循环神经网络RNN主要用于语音识别,机器翻译,图像描述等。语音和文字不能单独拿出来处理,必须连起来处理,所以RNN适用。
1、传统的神经网络,x1和x2和x3和x4之间是没有联系的。
2、循环神经网络RNN,多了一个回路,每项之间都有联系
经过改进变成LSTM(Long Short Term Memory)
这是RNN循环神经网络中隐藏层的部分,由众多block组成
本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:循环神经网络RNN原理 - Python技术站
循环神经网络RNN主要用于语音识别,机器翻译,图像描述等。语音和文字不能单独拿出来处理,必须连起来处理,所以RNN适用。
1、传统的神经网络,x1和x2和x3和x4之间是没有联系的。
2、循环神经网络RNN,多了一个回路,每项之间都有联系
经过改进变成LSTM(Long Short Term Memory)
这是RNN循环神经网络中隐藏层的部分,由众多block组成
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