循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network,RNN）-------------------------重要結(jié)構(gòu)（長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（ long short-term memory，LSTM））

主要介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理（natural language processing,NLP）

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傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法非常依賴人工提取的特征，使得基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別以及自然語(yǔ)言處理等問題存在特征提取的瓶頸。而基于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法也存在參數(shù)太多，無(wú)法利用數(shù)據(jù)中時(shí)間序列信息等問題。

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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要用途是處理和預(yù)測(cè)序列數(shù)據(jù)----為了刻畫一個(gè)序列當(dāng)前的輸出與之前信息的關(guān)系。（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層之間的結(jié)點(diǎn)是有連接的，隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出，還包括上一時(shí)刻隱藏層的輸出）??

時(shí)刻的概念

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow深度学习实战---循环神经网络的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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