机器学习之循环神经网络（RNN）入门

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-04-08 09:03:49 发布 2.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

循环神经网络（RNN）在之前学习了全连接神经网络（DNN）模型，网络结构都是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。一、神经网络基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？二、为什么需要RNN（循环神经网络）考虑这样一个问题，如果要预测句子的下一个单词是什么阅读详情

一、循环神经网络

1. 主要用途：处理和预测序列数据。

2. 区别：全连接神经网络和卷积神经网络，都是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接或者部分连接，但是每层之间的节点是无连接的。而循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。循环神经网络会记忆之前信息，并利用之前的信息影响后面结点的输出。

3. 结构：

4. 前向传播：

假设输入向量的维度为x,然后在t时刻循环体的全连接层神经网络的输入大小位h+x。也

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