總之，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要框架。不同之處在于循環(huán)層：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡沒有定時的概念，輸入與輸出直接相關(guān)；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡有定時，當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)

總之，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要框架。不同之處在于循環(huán)層：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡沒有定時的概念，輸入與輸出直接相關(guān)；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡有定時，當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)心前一個決策的結(jié)果是什么，我們需要使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；而在自然語言生成中，前一個詞對下一個詞的影響很大，所以我們需要使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡區(qū)別？

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

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

2. 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

3。優(yōu)缺點

RNN的優(yōu)點是通過其特殊的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，內(nèi)部存儲器可以用來處理任意時間序列的輸入序列，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. 主要應用領(lǐng)域

語音識別、機器翻譯、文本相似度計算、自然語言處理等

如果以上觀點有不足之處，請改正

最后，我推薦兩本經(jīng)典書籍

1。深度學習（自適應計算和機器學習系列）

2。深度學習基礎(chǔ)：設(shè)計下一代機器智能Java的應用可以說無處不在，從桌面辦公應用到網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫應用，從PC到嵌入式移動平臺，從Java小程序到架構(gòu)龐大的J2EE企業(yè)解決方案。在美國的大型航天項目中，Java也被用于開發(fā)控制系統(tǒng)和相關(guān)軟件。如此廣泛的Java應用造就了Java工程師的輝煌，使其成為軟件工程師領(lǐng)域的佼佼者！Java軟件工程師用Java作為編程語言來完成軟件編程、軟件產(chǎn)品的開發(fā)、測試、維護和升級

據(jù)IDC統(tǒng)計，在所有軟件開發(fā)人才的需求中，對Java工程師的需求占總需求的60%~70%。同時，Java工程師的薪水相對較高。Java軟件工程師的平均月薪從4000元到10000元不等，遠遠超過應屆畢業(yè)生2500元的平均月薪。一般來說，有一年工作經(jīng)驗的高級Java軟件工程師，年薪在10萬-13萬左右。

在互聯(lián)網(wǎng)時代，Java語言被廣泛用作服務器端語言。隨著3G和互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，Java語言將不會“過時”。相反，Java語言在新的業(yè)務領(lǐng)域?qū)⒂懈鼮檩x煌的發(fā)展前景。

石家莊新華計算機學校

其實一般叫遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，但遞歸是時間遞歸（常用），遞歸是結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡

我國人工智能發(fā)展特別快，而對人工智能人才的需求也非常大。因此，選擇進入人工智能領(lǐng)域是非常明智的。2016年，alphago利用增強學習技術(shù)擊敗了人類圍棋冠軍李世石，2017年，alphago擊敗了世界第一棋手柯杰。這一事件使人工智能成為一個眾所周知的話題。那么，人工智能專業(yè)學習什么呢？

1. Python基金會，2！數(shù)學基礎(chǔ)，包括微積分基礎(chǔ)，線性代數(shù)和概率統(tǒng)計，3！各種框架，如tensorflow等

4。深度學習包括機器學習基礎(chǔ)、深度學習基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡和深度強學習，這是一種學習。

5、商業(yè)項目，如mtcnn中心丟失人臉檢測和人臉識別、Yolo V2多目標多類型檢測、glgan圖像缺失部分完成和語言喚醒等

如果你能學習和掌握以上內(nèi)容，借助優(yōu)秀的人工智能技術(shù)，找一份人工智能工作是非常容易的。目前，我國人工智能人才短缺高達100萬人。現(xiàn)在是學習人工智能的好時機。