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循環神經網絡

循環神經網絡:又稱遞歸神經網絡(RNN),是兩種人工神經網絡的總稱。一種是時間遞歸神經網絡(recurrent neural network),另一種是結構遞歸神經網絡(recursive neural network)。時間遞歸神經網絡的神經元間連接構成有向圖,而結構遞歸神經網絡利用相似的神經網絡結構遞歸構造更為復雜的深度網絡。RNN一般指代時間遞歸神經網絡。單純遞歸神經網絡因為無法處理隨著遞歸,權重指數級爆炸或消失的問題(Vanishing gradient problem),難以捕捉長期時間關聯;而結合不同的LSTM可以很好解決這個問題。時間遞歸神經網絡可以描述動態時間行為,因為和前饋神經網絡(feedforward neural network)接受較特定結構的輸入不同,RNN將狀態在自身網絡中循環傳遞,因此可以接受更廣泛的時間序列結構輸入。手寫識別是最早成功利用RNN的研究結果。

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