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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡

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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)是一類神經(jīng)網(wǎng)絡,其中節(jié)點之間的連接形成一個有向圖沿時間序列。這使其具有時間動態(tài)行為。

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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡簡介

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)是一類神經(jīng)網(wǎng)絡,其中節(jié)點之間的連接形成一個有向圖沿時間序列。這使其具有時間動態(tài)行為。RNN源自前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,可以使用其內(nèi)部狀態(tài)(內(nèi)存)來處理可變長度的輸入序列。這使它們適用于諸如未分段的連接手寫識別或語音識別之類的任務。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡是兩類人工神經(jīng)網(wǎng)絡的總稱,分為是時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network)和結(jié)構遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(Recursive Neural Network)。前者也可叫循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。RNN網(wǎng)絡在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上加入了“記憶”成分。

之前的一些神經(jīng)網(wǎng)絡模型中,假設訓練數(shù)據(jù)之間是相互獨立的,但是許多實際應用中,數(shù)據(jù)之間是相互依賴的,比如在時間序列相關的輸入場景下,信息之間的傳遞更多的是一種相互傳承的關系。再比如在空間結(jié)構場景中,數(shù)據(jù)之間存在空間的組合關系,可以將整體數(shù)據(jù)劃分為局部的小結(jié)構,由局部的小結(jié)構推導出整體的性質(zhì)。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡百科

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)是一類神經(jīng)網(wǎng)絡,其中節(jié)點之間的連接形成一個有向圖沿時間序列。這使其具有時間動態(tài)行為。RNN源自前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,可以使用其內(nèi)部狀態(tài)(內(nèi)存)來處理可變長度的輸入序列。這使它們適用于諸如未分段的連接手寫識別或語音識別之類的任務。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡是兩類人工神經(jīng)網(wǎng)絡的總稱,分為是時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network)和結(jié)構遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(Recursive Neural Network)。前者也可叫循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。RNN網(wǎng)絡在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上加入了“記憶”成分。

之前的一些神經(jīng)網(wǎng)絡模型中,假設訓練數(shù)據(jù)之間是相互獨立的,但是許多實際應用中,數(shù)據(jù)之間是相互依賴的,比如在時間序列相關的輸入場景下,信息之間的傳遞更多的是一種相互傳承的關系。再比如在空間結(jié)構場景中,數(shù)據(jù)之間存在空間的組合關系,可以將整體數(shù)據(jù)劃分為局部的小結(jié)構,由局部的小結(jié)構推導出整體的性質(zhì)。

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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡知識

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