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• • • 1. 循環神經網絡簡介

1. 循環神經網絡簡介

循環神經網絡源自于1982年由 Saratha Sathasivam提出的霍普菲爾德網絡。

循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據，循環神經網絡的的典型結構如下圖：

在每一時刻t，循環神經網絡會針對該時刻的輸入和當前模型的狀態給出一個輸出，并更新模型狀態。從圖中可以看出，RNN的主體結構A的輸入為來自輸入層的xt和上一時刻的隱藏狀態ht-1。

循環神經網絡對長度為N的序列展開后，可以視為一個有N個中間層的前饋神經網絡。

循環神經網絡可以看成同一神經網絡在時間序列上被復制多次的結果，這個被復制多次的結構被cheng

未完待續。。。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow学习笔记之六（循环神经网络RNN）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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