循环神经网络理论到实践(1)

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原创 最新推荐文章于 2026-05-21 14:16:57 发布 696 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

1. 导读

循环神经网络是在NLP（自然语言处理）领域最常使用的神经网络结构，和卷积神经网络在图像识别领域的地位类似。之前我们用4篇博文，详细介绍了CNN，现在，在使用CNN进行各种实践之前，有必要再介绍RNN.之后再综合实践，会更好一些。
一些有价值的链接：
http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4623328.html
https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/%E9%80%92%E5%BD%92%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C.html
https://wugh.github.io/posts/2016/03/cs224d-notes4-recurrent-neural-networks/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
https://wugh.github.io/posts/2016/05/cs224d-notes5-recusive-neural-networks/
https://www.zhihu.com/question/36824148
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22266022
http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/
https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent
http://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/48636251
https://clyyuanzi.gitbooks.io/julymlnotes/content/dl_rnn.html
https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458
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深度学习（三）：详解循环神经网络RNN，含公式推导 循环神经网络简介 循环神经网络（recurrent neural network, RNN）源自1982年由Saratha Sathasivam提出的霍普菲尔德网络。霍普菲尔德网络因为实现困难，在提出时并且没有被合适地应用。该网络结构也于1986年后被全连接神经网络以及一些传统的机器学习算法所取代。然而： 传统的机器学习算法非常依赖于人工提取的特征，使得基于传统机器学习的图像识别、语音识别以及... 阅读详情

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