TensorFlow框架(6)之RNN循环神经网络详解

  1. RNN循环神经网络 1.1 结构 　　循环神经网络（recurrent neural network，RNN）源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络。RNN的主要用途是处理和预测序列数据。全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。 图 11 RNN-r

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