TensorFlow框架(6)之RNN循環神經網絡詳解

  1. RNN循環神經網絡 1.1 結構 　　循環神經網絡（recurrent neural network，RNN）源自於1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲爾德網絡。RNN的主要用途是處理和預測序列數據。全連接的前饋神經網絡和卷積神經網絡模型中，網絡結構都是從輸入層到隱藏層再到輸出層，層與層之間是全連接或部分連接的，但每層之間的節點是無連接的。 圖 11 RNN-r

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