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深度学习笔记（四）——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）

一、人工神经网络定义广义上来说，由神经元模型构成的模型就可以称之为人工神经网络模型。神经元模型已经在上一篇笔记中进行介绍。上一篇也提到，两层神经元模型即可组成最简单的感知机模型，其中第一层称为输入层，第二层称为输出层。由于单层感知机的学习能力限制，科研人员又提出将多个感知机组合到一起，构成了多层感知机（Multilayer Perceptron）模型。本文主要来介绍最基础的人工神经网络模型——多层感知机模型。二、多层感知机模型在神经网络模型中，将信号逐层向前传播的...

感知机，也叫单层神经网络，是最基础的神经网络模型结构。

用于记录深度学习各部分的学习记录大概目录会按照1. MLP（Multilayer Perceptron，多层感知机）主要介绍单层MLP，也即是一层神经网络的概念及计算方式。2. ANN（Artificial Neural Network，人工神经网络）在MLP的基础上介绍多层神经网络，本质上MLP与ANN相同。3. CNN（卷积神经网络）4. RNN（循环神经网络）5. LSTM（Long-Short-Term Memory，长短记忆网络）6. GRU（G......