RNN介紹

RNN介紹 RNNs的目的是用來處理序列數據。 在傳統的神經網絡模型中，是從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連接的，每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網絡對於很多問題卻無能無力。 例如，你要預測句子的下一個單詞是什麼，一般需要用到前面的單詞，因爲一個句子中前後單詞並不是獨立的。 RNNs之所以稱爲循環神經網路，即 一個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。 具體的表現形式爲網絡會對前

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