循环神经网络RNN模型和长短时记忆系统LSTM
传统DNN或者CNN没法对时间序列上的变化进行建模，即当前的预测只跟当前的输入样本相关，没法创建在时间或者前后顺序上出如今当前样本以前或者以后的样本之间的联系。实际的不少场景中，样本出现的时间顺序很是重要，例如天然语言处理、语音识别、手写体识别等应用。html 循环神经网络RNN包含循环的网络，能够记录信息的持久化信息，特别适合应用在跟时间序列相关的场合。 RNN之父Jürgen Schmid
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