用图解释RNN运行的部分过程

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 200+累计阅读 241平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄19年

关注

转载最新推荐文章于 2026-05-22 16:50:05 发布 241 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

图解RNN 循环神经网络（recurrent neural network）或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。就像卷积网络是专门用于处理网格化数据（如一个图像）的神经网络，循环神经网络是专门用于处理序列x1，... xt 的神经网络。本文将通过语言模型中RNN的应用来浅谈自己对RNN的理解。图1 RNN展开图上图表示一个RNN的展开图，其中，X为输入，隐层是S，输出是O。RNN输入到隐藏的连接由权重矩... 阅读详情

https://blog.youkuaiyun.com/zgj_gutou/article/details/86524414

收录于

tensorflow

当前文章被收录于：

tensorflow

77 篇文章 1 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zgj_gutou/article/details/86524414>

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

相关推荐

循环神经网络（RNN）入门

之前学习了卷积神经网络（CNN），在这里再简单介绍一下卷积神经网络的原理。一个典型的卷积神经网络为：输入 -> 卷积 -> RelU -> 池化 -> RelU -> 卷积 -> ... -> 池化 -> 全连接层 -> 输出对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是通过“卷积核”作为中介。而通过max pooling等操作可以进...

二师兄 1万+

一篇文章玩转 RNN 网络原理

1. RNN的网络结构（展开）图 1 RNN网络的基本运算单元 RNN 网络是由一个个的 cell 组成的，每一个 cell 都五脏俱全：可以看出，沿着时间轴 t 每一个RNN的单元内都有一个输入 / 隐藏 / 输出层的神经网络。 RNN的每个细胞单元在时间轴的方向上，向下一时刻的RNN细胞单元共享权重，来实现处理沿时间维度的信息。 1.2 RNN的权值共享【权值共享的必要性】减少运算...

qq_42902997的博客 2802

RNN代码解释pytorch

简述还是跟之前的CNN一样，都是学于莫烦Python的。解释关于数据导入部分的代码含义，其实跟之前的CNN几乎完全一致。而且还需要部分的源代码–MNIST（在之前的地方有超链接）这些都可以在下面的CNN的链接中看到卷积神经网络CNN入门【pytorch学习】模型含义这里使用RNN，这是跟之前的CNN唯一的不同的地方，其他的都是完全一致的。 class RNN(nn.Module...

gc.collect() 5896

RNN,LSTM,GRU回顾（主要知道代码怎么使用）

lstm返回的是一个output实际也就是rnn中的纵向输出，所以其序列的长度为4，那么这个纵向输出是短期记忆还是长期记忆输出的呢？当我们想要输出每一层对应的输出的时候，由于每一层此时对应正向一个输出，反向一个输出，故每一层实际对应两个输出，但是不同于字符输出，其并不会在最后一个维度上翻倍，而是相当于只增加输出的数量，即在第0个维度上进行堆叠。当我们想要输出每个字符对应的输出的时候，由于正向有一套输出，反向也有一套输出，所以将这两个输出进行堆叠，就得到了每个字符的总输出，故最后一个维度上会翻倍。

weixin_44586881的博客 521

深度学习-大白话解释循环神经网络RNN

若 ∣Whh∣<1，乘积趋近于零（梯度消失）；若 ∣Whh∣>1，乘积趋近于无穷（梯度爆炸）。反向传播的时候需要对权重连乘，很容易梯度消失或爆炸。

m0_73426548的博客 1448

【自然语言处理】RNN模型(循环神经网络)

当前时间步的输入不仅有当前的输入还有上一时间步隐藏层的输出，它们进入RNN结构会进行融合拼接，形成新的张量x(t),h(t-1)，之后新的张量通过一个全连接层(线性层），该层使用anh激活函数，最终得到当前时间步的输出h(t)，它将作为下一时间步的输入和x(t+1)一起进入结构体，以此循环。其结构图如下所示，其特点是输入一个序列，而输出一个值而不是序列，要得到模型只需要在最后一个隐藏层进行线性变换就可以了，为了更好的结果，还要使用sigmoid和softmax进行处理。该模型可应用于图片转文字等问题上。

m0_69355534的博客 1700

史上最直白的RNN详解（结合torch的example）

本文主要是结合torch的代码介绍RNN模型的过程以及原理。

weixin_44048622的博客 1596

把MinerU集成到Dify

本文介绍了如何将本地部署的MinerU与Dify平台进行集成。首先需要确保Dify和MinerU在Docker环境中正常运行，并通过配置虚拟网络实现互联。然后详细说明了在Dify平台安装MinerU插件的步骤，包括从插件市场搜索安装、配置连接参数等关键操作。特别强调了要等待MinerU容器完全启动(healthy状态)后再进行Dify配置，否则会出现连接错误。通过简单的URL指向和API密钥设置，用户即可实现Dify平台与本地MinerU算力网络的对接，为后续的AI应用开发提供基础支持。

lyxerlau的博客 313

RNN过程简介

第一步：对数据集进行向量化表示（例如RNN最常用的场景->翻译中对词进行词向量化表示。常用的向量化表示方法有：对一个数据进行one-hot编码，将编码结果与一个常量矩阵相乘。初始化所有RNN模块的W1,W2。第二步：前向过程：定义：out=o向量该网络由n个RNN模块组成 For(i=0,i<n,i++) 将向量化的数据与一个矩阵W1相乘得到输出out1，将上一个RNN模块的输出out与一个矩阵W2相乘得到out2，将out1与out2相加得到当前RN...

青莲居士 895

固定时间收敛的控制器设计（基础知识）

针对控制系统的有限时间收敛和固定时间收敛给出一些常用定理。

qq_40241332的博客 1万+

scratch航天梦主题课程作品分享，包含ppt、素材包

而今年多国都将发射探测器尝试登陆月球，2023年或将称为“登月年”，请大家发挥创新思维，以“星辰大海”为创作主题，搜集相关信息、展开联想，为实现升空、探测、取样贡献创意!即使去淘宝买的素材，也要从百度网盘，但素材太多大了或者太多文件，也要充值百度网盘超级会员才能保存，提高下载速度。同学们大家好，今天我们就要开始航天主题-嫦娥五号探月工程系列的编程课程了，不仅可以学习到很多航天知识，了解本次嫦娥五号的发射历程，还能让我们用编程遨游太空呢。即使下载了，也要上传，不是特别方便，尤其是不好查找。

少儿编程吕口口 2481

深度学习——循环神经网络RNN

本篇博客详细的介绍了神经网络中的另一大分支——循环神经网络，对其原理、结构、分类进行了详细的阐述，并结合tensorflow框架，给出了如何构建简单的循环神经网络

尘心平的博客 3632

node: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.11‘ not found (required by node) 解决方案

本文主要介绍了node: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.11’ not found (required by node) ，希望能对使用nodejs的同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案

weixin_43178406的博客 1万+

循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战

在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景，同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。

TechLead 2893

【异常】Antigravity IDE 登录异常与网络连接错误排查指南

在使用 Google 推出的 AI 原生 IDE时，部分用户可能会遇到身份验证失效与网络环境冲突导致的叠加错误。本文将针对此类典型故障提供完整的解决思路。

奶爸的编程之路，也就一周冷个三天 1711

在 TASKPROCESSING 上为 ABAP OData 服务添加多个系统别名：从原理到落地的完整实践

本文面向SAP Gateway与ABAP开发者，详细讲解如何在TASKPROCESSING OData服务上添加系统别名。首先介绍了系统别名的概念与设计初衷，阐述了添加别名的业务场景需求，包括多系统接入、用户分流和灰度发布等。随后提供了标准配置步骤，从SPRO路径到具体操作说明，并分享了三个实际案例说明如何实现跨区域统一待办、按用户角色分流和灰度发布。最后给出了验证方法和常见问题解决方案，帮助开发者掌握这项基础但关键的配置技能，实现服务路由的可控管理。

2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年 137

循环神经网络（RNN）简介与应用

循环神经网络(Recurrent Neural Networks，简称RNN)是深度学习中用于处理序列数据的一类神经网络。本文将介绍RNN的基本概念、原理、以及在不同领域的应用，并附带一些具体的代码实例，以便更好地理解和应用这一强大的序列模型。

是我的博客 5092

提示词编写：从新手到专家的进阶之路

本文旨在为提示词编写者提供一条从新手到专家的进阶之路。我们将详细探讨提示词编写的背景与意义、基础与进阶技巧、实战应用以及最佳实践。通过逐步深入的分析与实操，读者将掌握提示词编写的核心要点，提高编写效率和作品质量。提示词是用于引导人工智能生成文本的关键词或短语，它包含了作者想要传达的主题、情感和细节。随着人工智能技术的普及，自动化写作工具逐渐应用于各行各业。为了提高写作效率，项目团队决定开发一款基于人工智能的自动化写作工具。成功开发了一款自动化写作工具，生成文本质量较高。

AI天才研究院 1086

PyTorch深度学习实践：循环神经网络(RNN)

同时，RNN Cell 这个线性层是共享的（即图中右半部分的所有 RNN Cell 都是同一个线性层，且这个线性层的权重会参与到所有的运算流程里）。则 xt 是一个形状为 input_size * 1 的矩阵，Wih 是一个形状为 hidden_size * input_size 的权重矩阵，bih 是一个形状为 hidden_size * 1 的偏置矩阵。正常说出的顺序就是我，爱，北京，天安门。但是如果打乱了这句话的顺序，我们可能就无法理解这句话是什么意思了，例如北京，爱，天安门，我的这种顺序。

大面鱼的博客 2233

qcc514x-qcc304x调试笔记

qcc514x-qcc304x调试笔记-1-QCC514x系列 qcc514x-qcc304x调试笔记-2-开发环境搭建 qcc514x-qcc304x调试笔记-3-如何修改蓝牙名称 qcc514x-qcc304x调试笔记-4-如何修改蓝牙地址 qcc514x-qcc304x调试笔记-5-如何区分左右耳 qcc514x-qcc304x调试笔记-6-PIO相关操作 ...

leezs的博客 1244

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

循环神经网络RNN介绍

循环神经网络基本知识：结构、序列依赖、梯度消失/爆炸

逐梦苍穹的博客 2239

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

大话循环神经网络（RNN）

—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”（BigdataAILab），欢迎关注。卷积神经网络CNN在图像识别中有着强大、广泛的应用，但有一些场景用CNN却无法得到有效地解决，例如：语音识别，要按顺序处理每一帧的声音信息，有些结果需要根据上下文进行识别；自然语言处理，要依次读取各个单词，识别某段文字的语义这些场景都有一个特点，就是都与时间序列有关，且输入的序列数据长度是不固定的。...

雪饼的博客 4604

复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案英文

答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

锂电池充电器电路设计里面有电路

锂电池充电器电路设计里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

人工智能基础部分12-循环神经网络RNN初步认识

大家好，我是微学AI，今天给大家给介绍一下循环神经网络初步认识。循环神经网络 (RNN) 是一种特殊的神经网络架构，能够处理序列数据，例如语音识别、文本生成等任务。RNN 的核心思想是在网络中增加一条“时间线”，允许信息在时间上传递。

微学AI的博客 4036

循环神经网络(RNN)学习笔记

文章目录0 前言1 RNN结构2 手动实现一个RNN3 RNN的推导参考资料 0 前言循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的主要用途是处理和预测序列数据。无论是全连接神经网络还是卷积神经网络，其网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接或者部分连接，层之间的节点是无连接的。而循环神经网络隐藏层之间的结点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入...

kabuto_hui的博客 3673

循环神经网络(RNN)

学习RNN已经LSTM模型

qq_44511163的博客 2178

RNN：循环神经网络

在之前学习了DNN模型，网络结构都是，层与层之间是的，但。

qq_56991516的博客 1281

上一篇： lstm预测sin函数方法2思路的

下一篇： TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does not match type int32 of argument 'a'.

循环神经网络（RNN）入门