循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）主要应用：机器翻译，自然语言处理，文本处理，语音识别, 图像注释, 图像问答等等。 相比较于深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），它最大的特点是前后之间的输入和输出是有联系的，其本质是它拥有了记忆的功能，所以的它的当前输出就依赖于当前的输入和之前的记忆。RNN 是包含循环的网络，允许信息的持久化，它是在网络中不断的迭代更新（举个例子：假如你在大学学了非常好的解题方法

>>阅读原文<<