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我也要
深度学习中，RNN是非常重要的一个部分，一般都放在了最后，因为公式复杂，代码要比CNN要多一些，最近看了很多文档后，总结一下RNN
首先RNN是结合前面很多输入状态进行计算获得输出
当然，随着实际情况的改变，也会有不同的变形，主要如下所示：
其中，具体到每个Neural，简单的RNN示例图如下图所示：
单是，对于主角LSTM，要复杂一下，从一个函数变为4个计算
关于具体的公式介绍，可以参考这篇文章《循环神经网络(RNN) 基础讲解》https://www.jianshu.com/p/9f155515bdf0
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记录自己学习RNN与LSTM
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【深度学习】从循环神经网络（RNN）到LSTM和GRU
前言 【深度学习】从神经网络到卷积神经网络 前面我们介绍了 BP 神经网络和卷积神经网络CNN，那么为什么还需要循环神经网络 RNN 呢？ BP 神经网络和卷积神经网络CNN的输入输出都是相互独立的，但是在实际应用中有些场景输出内容和之前的内容是有关联的 BP 神经网络和卷积神经网络CNN 有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是...
【重要内容】敬告读者
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深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解
RNN会从左到右逐词阅读这个句子，并不断调用一个相同的RNN Cell来处理时序信息，每阅读一个单词，RNN首先将本时刻。
【报错解决】OpenClaw 报错 `openclaw: command not found`：全局命令未加入系统 PATH 的深度排查与修复指南
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深度学习知识点：循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）
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第十五站：循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）
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双向长短时记忆循环神经网络详解（Bi-directional LSTM RNN）
1. Recurrent Neural Network (RNN)尽管从多层感知器（MLP）到循环神经网络（RNN）的扩展看起来微不足道，但是这对于序列的学习具有深远的意义。循环神经网络（RNN）的使用是用来处理序列数据的。在传统的神经网络中模型中，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题是无能为力的。比如，预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词
深度学习：RNN、LSTM、DBN及论文简述
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最近在恶补深度学习基础知识，以下为根据公众号“ 阿力阿哩哩”的《通俗易懂LSTM｜RNN的变种结构 | LSTM长短期记忆网络》而总结的内容。可以结合作者在哔哩大学的视频。 4.6 RNN与RNN的变种结构 这一节，笔者将给大家介绍深度学习的RNN循环神经网络（Recurrent Neural Networks）与RNN结构变种LSTM长短期记忆网络（Long-Short Term Memory Networks）和GRU门控循环单元（Gated Recurrent Neural Network）。 4.
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