循环神经网络一類人工神經網絡,其中單元之間的連接形成有向循環 / 维基百科,自由的 encyclopedia 循环神经网络(Recurrent neural network:RNN)是神经网络的一种。单纯的RNN因为无法处理随着递归,权重指数级爆炸或梯度消失问题,难以捕捉长期时间关联;而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。[1][2] 提示:此条目页的主题不是结构递归神经网络。 时间循环神经网络可以描述动态时间行为,因为和前馈神经网络(feedforward neural network)接受较特定结构的输入不同,RNN将状态在自身网络中循环传递,因此可以接受更广泛的时间序列结构输入。手写识别是最早成功利用RNN的研究结果。[3]
循环神经网络(Recurrent neural network:RNN)是神经网络的一种。单纯的RNN因为无法处理随着递归,权重指数级爆炸或梯度消失问题,难以捕捉长期时间关联;而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。[1][2] 提示:此条目页的主题不是结构递归神经网络。 时间循环神经网络可以描述动态时间行为,因为和前馈神经网络(feedforward neural network)接受较特定结构的输入不同,RNN将状态在自身网络中循环传递,因此可以接受更广泛的时间序列结构输入。手写识别是最早成功利用RNN的研究结果。[3]