TensorFlow学习笔记之六(循环神经网络RNN)
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- 1. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
 
 
1. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源自于1982年由 Saratha Sathasivam提出的霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要用途是處理和預(yù)測(cè)序列數(shù)據(jù),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的典型結(jié)構(gòu)如下圖:
 
 在每一時(shí)刻t,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)針對(duì)該時(shí)刻的輸入和當(dāng)前模型的狀態(tài)給出一個(gè)輸出,并更新模型狀態(tài)。從圖中可以看出,RNN的主體結(jié)構(gòu)A的輸入為來自輸入層的xt和上一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)ht-1。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)長度為N的序列展開后,可以視為一個(gè)有N個(gè)中間層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以看成同一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列上被復(fù)制多次的結(jié)果,這個(gè)被復(fù)制多次的結(jié)構(gòu)被cheng
未完待續(xù)。。。
總結(jié)
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