RNN网络最先在哪一篇文章里被提到

RNN网络最早是在 1986 年由 Jürgen Schmidhuber 在他的博士论文 "Development and Evolution of Time-Delay Neural Networks" 中提到的。

相关问题

RNN来源于哪篇文献

RNN（循环神经网络）最早由Elman在1990年提出，其论文为"Finding Structure in Time"。在这篇论文中，Elman提出了一种基于时间序列数据的神经网络结构，用于处理具有时序依赖关系的任务。RNN通过引入循环连接，使得网络可以对先前的输入进行记忆，并将其作为当前输入的一部分进行处理。这种结构使得RNN在处理序列数据、语言模型、机器翻译等任务上具有很好的表现。

写一个RNN神经网络模型

好的，下面是一个简单的RNN神经网络模型的代码示例：

import numpy as np

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义RNN类
class RNN:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        # 初始化权重矩阵
        self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01
        self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01
        self.Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01
        self.bh = np.zeros((hidden_size, 1))
        self.by = np.zeros((output_size, 1))

    def forward(self, inputs):
        # 初始化隐藏状态
        h = np.zeros((self.Whh.shape[0], 1))
        # 存储每个时间步的隐藏状态和输出
        hs, ys = [], []
        for x in inputs:
            # 计算隐藏状态
            h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, h) + self.bh)
            # 计算输出
            y = np.dot(self.Why, h) + self.by
            # 将隐藏状态和输出存储起来
            hs.append(h)
            ys.append(y)
        # 返回所有时间步的隐藏状态和输出
        return hs, ys

# 测试代码
input_size = 3
hidden_size = 4
output_size = 2
rnn = RNN(input_size, hidden_size, output_size)
inputs = [np.random.randn(input_size, 1) for _ in range(5)]
hs, ys = rnn.forward(inputs)
print(hs)
print(ys)

这个RNN模型使用numpy实现，包含一个RNN类和一个sigmoid函数。在RNN类的初始化函数中，我们初始化了权重矩阵和偏置向量。在forward函数中，我们使用循环计算每个时间步的隐藏状态和输出，并将它们存储起来。最后，我们返回所有时间步的隐藏状态和输出。