吳恩達深度學習筆記（deeplearning.ai）之循環神經網絡（RNN）（一）

RNN 首先思考這樣一個問題：在處理序列學習問題時，爲什麼不使用標準的神經網絡（建立多個隱藏層得到最終的輸出）解決，而是提出了RNN這一新概念？ 標準神經網絡如下圖所示： 標準神經網絡在解決序列問題時，存在兩個問題： 難以解決每個訓練樣例子輸入輸出長度不同的情況，因爲序列的長度代表着輸入層、輸出層的維度，不可能每訓練一個樣例就改變一次網絡結構。 標準的神經網絡不能共享從文本不同位置上學到的特徵。舉

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