迴圈神經網路特點是可以挖掘出資料序列之間的關係資訊，實際使用中每乙個樣本的輸入是資料序列，也就是一系列的資料，其中的每個資料是乙個時間步。
rnn層也是由乙個或者多個神經元組成的，每個神經元的輸入由兩部分構成，一部分是序列資料中的某乙個資料，另一部分是這個資料的前乙個資料經過迴圈層神經元時，神經元輸出的隱藏狀態。神經元的輸出也包含兩部分，一部分時輸出的**值，另一部分時隱藏狀態。rnn的結構圖如下：
每乙個時刻的輸入包含兩部分，乙個是這個時刻的輸入資料，另乙個是上一時刻的輸出資料；
keras的實現如下：
下面以lstm層中只有乙個神經元為例(units=1)，說明前向傳播過程。下面的ot,ht,ct都是一維的。如果units不只乙個，則每個神經元均按照如下方式計算，可模擬乙個全連線層有乙個和多個神經元，同一層的這些神經元之間是沒有聯絡的。
輸出：本次更新後的神經元狀態c(t),本次的隱藏狀態h(t)
遺忘門計算：
輸入門：
狀態更新：
輸出門計算：
迴圈神經網路學習
1.迴圈神經網路的應用 2.迴圈神經網路vs卷積神經網路 迴圈神經網路所做的任務 rnn和cnn的區別 1.基本結構 隱層的資料被存入到乙個 記憶 單元中 存在 記憶 中的資料會被作為另外乙個輸入與原始輸入一起輸入到神經網路中。2.深度rnn 3.雙向rnn 結構 優勢 當需要判斷乙個詞的語義時，需...
迴圈神經網路
原文 迴圈神經網路也可以畫成下面這個樣子 對於語言模型來說，很多時候光看前面的詞是不夠的，比如下面這句話 我的手機壞了，我打算 一部新手機。可以想象，如果我們只看橫線前面的詞，手機壞了，那麼我是打算修一修？換一部新的？還是大哭一場？這些都是無法確定的。但如果我們也看到了橫線後面的詞是 一部新手機 那...
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