一、循環神經網絡簡介 　　循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。循環神經網絡刻畫了一個序列當前的輸出與之前信息的關系。從網絡結構上，循環神經網絡會記憶之前的信息，並利用之前的信息影響后面節點的輸出。 下圖展示了一個典型的循環神經網絡。 循環神經網絡的一個重要的概念 ...

Convolutional Networks 轉載請注明作者：夢里風林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 歡迎star，有問題可以 ...

循環神經網絡(RNN) 卷積網絡專門處理網格化的數據，而循環網絡專門處理序列化的數據。 一般的神經網絡結構為： 一般的神經網絡結構的前提假設是：元素之間是相互獨立的，輸入、輸出都是獨立的。 現實世界中的輸入並不完全獨立，如股票隨時間的變化，這就需要循環網絡。 循環神經網絡的本質 循環 ...

基礎概念： 　　卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重建，可以直接將圖片作為網絡的輸入，自動提取特征，並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...

1. 循環神經網絡 在介紹循環神經網絡之前，我們先考慮一個大家閱讀文章的場景。一般在閱讀一個句子時，我們是一個字或是一個詞的閱讀，而在閱讀的同時，我們能夠記住前幾個詞或是前幾句的內容。這樣我們便能理解整個句子或是段落所表達的內容。循環神經網絡便是采用的與此同樣的原理。 循環神經網絡（RNN ...

循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）是一類具有短期記憶能力的神經網絡，適合用於處理視頻、語音、文本等與時序相關的問題。在循環神經網絡中，神經元不但可以接收其他神經元的信息，還可以接收自身的信息，形成具有環路的網絡結構。 循環神經網絡的參數學習可以通過隨時間反向 ...

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循環神經網絡。https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py。 自然語言處理(natural language ...