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目錄

前言：

一、什么是RNN

二、什么是循環神經網絡RNN

三、什么是遞歸神經網絡RNN

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前言：

這是一個很容易混淆的概念，網上充斥了大量混用的情形，在學習RNN之前，我們不妨先做個簡單的澄清。

一、什么是RNN

NN表示神經網絡neural network，關鍵什么是"R"?

實際上，在深度學習領域，R有兩種情形：

（1）Recurrent Neural Network => 循環神經網絡RNN

（2）Recursive Neural Network => 遞歸神經網絡RNN

因此，RNN即是循環神經網絡的簡稱，也是遞歸神經網絡的簡稱。

其中，循環神經網絡的簡稱更加的廣泛！

二、什么是循環神經網絡RNN

Recurrent Neural Network => 循環神經網絡RNN

字面意思上，循環是指：“時間”的維度上是循環的，是時間上有反饋的網絡，循環是指：轉了一圈，又回來的網絡。

?上圖左圖：空間示意圖，在網絡形態確定的情況下，網絡的輸出，不僅僅取決于輸入Xt，還取決于之前的輸出Ht-1, 即當前的狀態。

上圖右圖：是指按照時間的順序展開的“邏輯”示意圖。X0， X1.......Xt按照時間的順序依次送入網絡中的數據，而h0，h1，.....ht是指按照時間的順序依次輸出的數據。

h1的輸出，不僅僅取決于x1的輸入，還取決于之前h0的狀態，即X1對應的輸出，不同的“上文”，其輸出是不同的。如我們、它們、他們中的“們”字，在不同的“上文”中含義是不相同的。

這樣的神經網絡稱為“時序神經網絡”

時序神經網絡適合：

處理“具有時序關系的輸入序列”。也就是說，一個輸入對應的輸出，還取決于其“上文”的應用場合，如文字分類，自然語言處理。

三、什么是遞歸神經網絡RNN

Recursive Neural Network => 遞歸神經網絡RNN。

字面意思的“遞歸”是指：是一種“空間”的迭代。網絡結構如下圖所示：

在該圖中：

X1的輸入，送給X1的神經元網絡。

X2的輸入與X1的輸出，一起送給X2的神經元網絡。

X3的輸入與X2的輸出，一起總給X3的神經元網絡。

如此遞歸.............................

遞歸神經網絡RNN本質還是一個沒有返回和內部狀態的“組合邏輯”，而不是“時序邏輯”。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的[人工智能-深度学习-48]：循环神经网络 - RNN是循环神经网络还是递归神经网络？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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