深度學習之RNN、LSTM及正向反向傳播原理

總說         RNN( Recurrent Neural Network 循環(遞歸)神經網絡) 跟人的大腦記憶差不多。我們的任何決定，想法都是根據我們之前已經學到的東西產生的。RNN通過反向傳播和記憶機制，能夠處理任意長度的序列，在架構上比前饋神經網絡更符合生物神經網絡的結構，它的產生也正是爲了解決這類問題而應用而生的。         RNN及改進的LSTM等深度學習模型都是基於神經網

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