假設你已經知道最基本的人工神經網絡模型（也就是全連接的前饋神經網絡），那么希望本文可以幫助你理解RNN，也就是傳說中的循環神經網絡。嚴格來說，本文是綜合了（或翻譯了）網上若干最容易理解、寫得最棒的文章而成的。但問題在于網上的文章龍蛇混雜，水平參差不齊。而且拙劣者遠遠多于（甚至已經稀釋了）優秀的文章。所以本文的意義就在于令初學者免于陷入“垃圾”文章之海洋的窘境。當然，如果你覺得本文看得還不過癮，那么詳閱文末給出的各篇經典文獻也是非常值得推薦的。

如你所知的，一個前饋（全連接）神經網絡如下圖所示，由輸入層、隱藏層和輸出層構成。如果你想從零開始前饋神經網絡，那么參考文獻【1】和【2】就是最佳的教程！現在假設你已經掌握了基本的前饋神經網絡，那么下面這幅圖可能跟你在一般教科書上見到它時的樣子稍微有點不一樣，是的，它是將通常的畫法逆時針旋轉90度得到的。這樣做的目的，主要是為了與后續的RNN圖示進行無縫銜接。

如同人類的大腦一樣，當我們看到（接收到）熊（的圖像時），經過一系列隱藏層的逐層傳遞（以及其內部極其復雜的計

總結

以上是生活随笔為你收集整理的传说中的RNN到底是何方神圣？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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