RNN(Recurrent Neural Networks)

最新推荐文章于 2022-09-30 15:54:49 发布
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本文介绍了循环神经网络（RNN）的基本概念及其工作原理。RNN是一种特殊类型的神经网络，能够处理序列数据，适用于手写识别、语音识别等任务。文章通过一张经典RNN模型图，展示了其如何通过时间序列展开进行训练。

What is RNN?

多层反馈RNN（Recurrent neural Network、循环神经网络）神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。

RNN

这里写图片描述

结合这一张图片，我们可以看出在图片左侧的经典RNN模型展开后得到一个有着时间序列的神经网络序列。
每一个时刻都有自己的输入，神经网络层，输出，以及不同于以往简单的神经网络，在当前层输出时必须考虑上一个时刻产生的结果。RNN正是通过这种不断考虑以前Train的结果来修正当前时刻的神经网络结果，以达到对一个有序的输入序列的处理。

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