一个简单的RNN实现

最新推荐文章于 2025-07-14 21:56:07 发布
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#TensorFlow #RNN

本文探讨了RNN与CNN的区别，重点在于RNN的时间序列分析能力及其记忆效应。通过数学表达式阐述了RNN的基本结构，并展示了如何使用TensorFlow构建简单的RNN模型。

 

一、RNN与CNN的区别

CNN是在空间上的共享，而RNN是在时序上的共享；RNN采用的是时序数据，输入的数据存在先后顺序关系；

二、RNN网络模型

在RNN结构中与传统的前馈神经网络不同，其存在记忆效应，这种记忆使得神经网络可以对上下文进行分析，显示的表示其对时间的依赖性：

这种对时间的依赖产生了混沌效应。

RNN模型的数学表示为：

上面形成一个简单的RNN层，将整个函数简化为：

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