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RSS订阅原创 神经网络学习之循环神经网络
循环神经网络就是根据这样的需求而设计的。也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的，隐藏层的输入不仅包含输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。循环神经网络在进行反向传播时，由于循环层包含两部分的输入，即当前时刻的输入与上一时刻循环层的输出，因此循环神经网络的训练算法相比较传统的神经网络训练算法多了 一步向前计算的过程，也被称为 BPTT（back propagation through time）。的影响，因此，当前时刻隐藏层的输出信息包含了 之前时刻的信息，表现出对之前信息记忆的能力。
2023-04-27 10:48:14
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空空如也
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