第一章 循環神經網絡簡介

1）簡單介紹 我們知道在機器學習領域中，傳統的神經網絡模型是從輸入層到隱藏層再到輸出層，層與層之間是全連接的，而每層之間的節點是無連接的，它的弊端我在這裏就不再贅述。我們主要介紹RNN，他爲什麼稱爲循環神經網絡呢？因爲它的每一個輸出序列都與前面的輸出序列有關。具體表現在該網絡會記錄前面的信息並應用到當前輸出的計算中，也就是說各隱藏層之間是有連接的，它的模型如下： 2）RNN能做什麼？ RNN在NL

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