循环神经网络

为什么会有RNN?什么是RNN?

CNN(卷积神经网络)我们会发现,他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响,比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果。但是,对于一些与时间先后有关的,比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等,这些算法的表现就不尽如人意了。因此,RNN就应运而生了。

RNN循环神经网络

CNN(卷积神经网络)我们会发现,他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响,比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果。但是,对于一些与时间先后有关的,比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测等,这些算法的表现就不尽如人意了。因此,RNN就应运而生了......

【神经网络】循环神经网络(RNN)的长期依赖问题

时间序列数据是在不同时间点上统计同一指标,并按照时间先后排列成的一个集合。时间序列的主要作用是了解一个指标的长期趋势和预测未来。循环神经网络(Recurrent Neural Network或RNN )就是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN的状态,不仅受输入影响,还受前一时刻状态的影响。