循环神经网络工作原理
时间: 2023-10-12 10:04:52 浏览: 47
回答: 循环神经网络(RNN)是一种神经网络架构,用于处理与时序相关的问题。它的工作原理是在全连接神经网络的基础上增加了前后时序上的关系,通过循环连接来传递信息。\[1\]一个典型的RNN网络架构包含一个输入、一个输出和一个神经网络单元。与普通的前馈神经网络不同的是,RNN的神经网络单元不仅与输入和输出存在联系,而且自身也存在一个循环回路,允许信息从网络的一步传递到下一步。\[2\]
循环神经网络的输入是序列数据,每个训练样本是一个时间序列,包含多个相同维度的向量。为了确定网络的参数,我们使用一种称为Back Propagation Through Time(BPTT)的算法来解决循环神经网络的训练问题。该算法通过将网络展开成多个时间步来计算梯度,并使用梯度下降法来更新网络的参数。\[3\]通过不断迭代训练,循环神经网络可以学习到输入序列中的时序关系,并用于解决各种与时序相关的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【RNN】深入浅出讲解循环神经网络(介绍、原理)](https://blog.csdn.net/kevinjin2011/article/details/125069293)[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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