循环神经网络介绍及其实现

scanf_yourname

于 2019-07-19 02:13:31 发布

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分类专栏：深度学习 notes

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scanf_yourname/article/details/96472509

本文介绍了循环神经网络（RNN）的重要性，因其在处理序列信息时考虑上下文关系的能力。文章详细阐述了RNN的结构，并提供了一段PyTorch的代码实现来帮助读者理解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

循环神经网络 $(R N N)$ 介绍及其实现

目录

为什么需要 $R N N$ $($ 循环神经网络 $）$
$R N N$ 的结构
代码实现

为什么需要 $R N N$ $（$ 循环神经网络 $）$

在某些任务中，为了能够更好的处理序列的信息，我们要考虑前面的输入和后面的输入的关系，基本的神经网络不具有这种功能，所以我们需要一种新的神经网络来解决这一问题。

比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们

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