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- @Author:Runsen 当阅读一篇课文时,我们可以根据前面的单词来理解每个单词的,而不是从零开始理解每个单词。这可以称为记忆。卷积神经网络模型(CNN)不能实现这种记忆,因此引入了递归神经网络模型(RNN)来解决这一问题。RNN是带有循环的网络,允许信息持久存在。 RNN的应用有: 情绪分析(多对一,顺序输入) 机器翻译(多对多,顺序输入和顺序输出... @Author:Runsen 当阅读一篇课文时,我们可以根据前面的单词来理解每个单词的,而不是从零开始理解每个单词。这可以称为记忆。卷积神经网络模型(CNN)不能实现这种记忆,因此引入了递归神经网络模型(RNN)来解决这一问题。RNN是带有循环的网络,允许信息持久存在。 RNN的应用有: 情绪分析(多对一,顺序输入) 机器翻译(多对多,顺序输入和顺序输出...
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