循环神经网络RNN以及几种经典模型

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RNN简介现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：拥有记忆的能力，并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。网络结构及原理循环神经网络的基本结构特别简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元和下一次的输入一起进入神经网络中。一个最简单的循环神经网络在输入时的结构示意图： RNN 可以被看做是同一神经网络的多次赋值，每个神经网络模块会把消息传递给下一个，我们将这个图的

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