将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？
2018-05-05 10:51
在自然语言处理（NLP）领域，循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）是两种极为重要且广泛应用的网络结构。它们各自具有独特的优势，适用于处理不同类型的NLP任务。本文旨在深入探讨RNN与CNN
2024-07-03 15:59
在深度学习的广阔领域中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种极为重要且各具特色的神经网络模型。它们各自在图像处理、自然语言处理等领域展现出卓越的性能。本文将从概念、原理、应用场景及代码示例等方面详细探讨CNN与
2024-07-08 16:56
RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构，它能够在序列的演进方向上进行递归，并通过所有节点（循环单元）的链式连接来捕捉序列中
2024-07-04 11:48
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，
2022-03-15 10:44
这是一个delay模型，经过一段延迟，即把所有输入都读取后，在decoder中获取输入并输出一个序列。这个模型在机器翻译
2018-07-27 17:22
最近，有一篇入门文章引发了不少关注。文章中详细介绍了循环神经网络（RNN），及其变体长短期记忆（LSTM）背后的原理。
2019-02-05 13:43
递归神经网络（RNN）被提出用来处理80年代的输入序列时间信息。1993年，神经历史压缩器系统解决了“非常深度学习”任务，该任务需要及时展开RNN中的1000多个后续层。
2020-03-22 10:23
在循环神经网络可以用于文本生成、机器翻译还有看图描述等，在这些场景中很多都出现了RNN的身影。
2018-05-11 14:58
