RNN循环神经网络以及LSTM长短期记忆模型-简介

 写给自己的备忘内容：RNN的基础 1概述 Recurrentneural network，循环神经网络，在普通多层BP神经网络基础上，增加了隐藏层各单元间的横向联系，通过一个权重矩阵，可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的神经单元，从而使神经网络具备了记忆功能，对于处理有上下文联系的NLP、或者时间序列的机器学习问题，有很好的应用性。   2、特点、优点 优点：模型具备记忆性。缺点：不能

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