什么是循环神经网络RNN
时间: 2023-08-24 22:11:20 浏览: 108
循环神经网络(RNN)是一种神经网络结构,用于处理序列数据。与传统的前馈神经网络不同,RNN具有循环连接,使得信息可以在网络中传递并保持记忆。RNN的每个时间步都接收一个输入和一个隐藏状态,然后根据当前输入和前一个时间步的隐藏状态计算当前时间步的输出和新的隐藏状态。这种循环结构使得RNN能够对序列数据进行建模和预测。\[1\]
RNN的结构可以通过展开图来表示,其中每个时间步都对应一个神经元。在标准的RNN结构中,隐藏层的神经元之间也存在权重连接,使得前面的隐藏状态可以影响后面的隐藏状态。这种权值共享的特点使得RNN能够处理不同长度的序列数据,并且能够捕捉到序列中的时间依赖关系。\[3\]
RNN的训练过程通常使用误差值的反向传播和梯度下降算法来更新权重。然而,与前馈神经网络不同,RNN的训练过程需要考虑时间上的依赖关系,因此标准的反向传播算法无法直接应用于RNN。\[2\]
总之,循环神经网络(RNN)是一种具有循环连接的神经网络结构,用于处理序列数据,并能够捕捉到序列中的时间依赖关系。它的训练过程需要考虑时间上的依赖关系,并使用误差值的反向传播和梯度下降算法来更新权重。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [[深度学习-原理篇]什么是循环神经网络RNN与LSTM](https://blog.csdn.net/keeppractice/article/details/107373069)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [新手你还在苦苦学习神经网络?看完本文相信你必会恍然大悟](https://blog.csdn.net/m0_37971088/article/details/81167475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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