如何學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的誕生主要是為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）長期不能處理的問題？作為一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN可以基于其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和過去的經(jīng)驗(yàn)和知識連接上下文。與CNN和

如何學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的誕生主要是為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）長期不能處理的問題？

作為一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN可以基于其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和過去的經(jīng)驗(yàn)和知識連接上下文。與CNN和DNN不同，RNN不僅考慮了前一時(shí)刻的輸入，而且還考慮了前一時(shí)刻的輸入。

2. 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3。優(yōu)缺點(diǎn)

RNN的優(yōu)點(diǎn)是通過其特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，內(nèi)部存儲器可以用來處理任意時(shí)間序列的輸入序列，處理單元之間既有內(nèi)部反饋又有早期反饋，使非分節(jié)文本的處理更加容易。

4. 主要應(yīng)用領(lǐng)域

語音識別、機(jī)器翻譯、文本相似度計(jì)算、自然語言處理等

如果以上觀點(diǎn)有不足之處，請改正

最后，我推薦兩本經(jīng)典書籍

1。深度學(xué)習(xí)（自適應(yīng)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)系列）

2。深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：設(shè)計(jì)下一代機(jī)器智能簡言之，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要框架。不同之處在于循環(huán)層：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有定時(shí)的概念，輸入與輸出直接相關(guān)；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有定時(shí)，當(dāng)前決策與前一決策相關(guān)。

例如，在手寫體數(shù)字識別中，我們不關(guān)心前一個(gè)決策的結(jié)果是什么，我們需要使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；而在自然語言生成中，前一個(gè)詞對下一個(gè)詞的影響很大，所以我們需要使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別？

首先，編程領(lǐng)域比較大。為什么它很大？學(xué)習(xí)軟件開發(fā)，無論是前端還是后端，都是編程，大數(shù)據(jù)也是編程，人工智能也是編程

因此，沒有明確的方向。

在編程世界中，有一種古老的語言叫做C語言，它是C和Java的祖先。所有語言的基礎(chǔ)都來自于它，所以你最好先了解它。

但是現(xiàn)在，由于人工智能的普及，很多人都在學(xué)習(xí)python，很多人說它的語法簡單易學(xué)。這是正確的。也有人說它是初學(xué)者學(xué)習(xí)的最好的語言。事實(shí)上，如果沒有嚴(yán)格的語法，它可以說是“為所欲為”。Java寫100行代碼，可能只需要寫20行。

不過，我還是想談?wù)勚鹘?！它是C語言，為什么呢，因?yàn)槟阒粚W(xué)它，再學(xué)C和Java就容易多了，可以說它很快就會帶領(lǐng)你成為一名程序員。當(dāng)然，不是絕對的。

學(xué)習(xí)python并非不可能，但它與C/C和Java不同。經(jīng)過學(xué)習(xí)，回首C，我覺得它不是一個(gè)世界。

現(xiàn)在大學(xué)是基于C語言的，你不妨從它開始。

我希望這個(gè)答案能對您有所幫助。