如何有效的区分和理解RNN循环神经网络与递归神经网络

如何有效的区分和理解RNN循环神经网络与递归神经网络

循环神经网络(RNN)简介?？
首先🦫🥍_🦂，我们要理解什么是深层的RNN🐣_🥍，对于单个的RNN cell🏆🐨--😧🐵，若将其在时间维度上展开🦤🐥-😿，其深度与时间维度的长度成正比🦆||😢，但若将一个RNN cell看作为单个从 的映射函数😠🐂——_🦝，则单个cell实际上是很浅显的一层🥀——🍂，因此深层循环神经网络要做的就是把多个RNN cell组合起来👿|😐，换句话说🌹🐪——🎰🦊，就是增加从输入 到输出 的路径还有呢？
在处理序列数据的战场中🐏|-🦧，循环神经网络（RNN）犹如一位记忆大师🐨🎃——|🐜，其独特的结构——隐藏层的记忆单元😢——🐳，使得信息能够在时间的脉络中流淌🤒😂|🐰。RNN通过全神经网络的精妙编织✨--🧶，如图2所示🤠😇|😨☄️，它的计算过程就像在输入🦉🌱——_🦗、隐藏层状态和权重矩阵之间编织复杂的舞蹈🪢🤥-🐦。单向RNN🐫|🕷，如一叶独舟🧸🪲|🌗🌍，只凝视前方😓--🐜🕊；而双向RNN（图3）则双后面会介绍🦅_🥍🪀。
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网 ...
1🐦🌧——-🃏🪡、DNN🥀🤨————*：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模😍——😪。然而*🎆——|🐚🐜，样本出现的时间顺序对于自然语言处理🤠🌦_🌿、语音识别🎱--👺🎗、手写体识别等应用非常重要😪_😦🥈。对了适应这种需求🏆🦤|😝🤪，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN*||🪅。2🦔——-⛈、CNN🎏🌧_🪄：每层神经元的信号只能向上一层传播🐉-🐜🤬，样本的处理在各个时刻独立😘_💀，因此又被称为前等我继续说🐅--🍀🦉。
RNN的设计初衷是为了应对序列数据🐍🦕——_😌🌱，如时间序列🥏——🌹🌟、文本和语音🕊🐔--🐈，这些数据具有时间顺序和上下文关联性*-|🌜🦤，传统神经网络对此处理不够高效🎈🦕|-🎖。RNN通过借鉴生物体中的序列行为和时间依赖性🌦-🏅🦌，如阅读或聆听时的上下文理解*🐙-🎀🤫，模拟这种能力🐼🐷-|*🪡。每个时间步🦦|😬🦂，RNN接收词向量和前一时刻的隐藏状态🦌🍁|🌧，通过计算得到当前隐藏状态♥🤒——-🎁，这个过程还有呢？
举例几种典型的神经网络?？
1.卷积神经网络（CNN）🐇————🐨：卷积神经网络是用于图像和空间数据处理的神经网络🏑🐟|——😴🦐，通过卷积层和池化层来捕捉图像的局部特征😶🐨|😦🐍，广泛应用于图像分类🦉——_🎮🦄、物体检测等领域🥈🐁_🦫🐓。2.循环神经网络（RNN）🐵🐤——🦎☀️：循环神经网络适用于处理序列数据🐫🌙|🐿🐽，如时间序列和文本🦀——|🐪🦂。通过引入时间维度😈——👿，RNN可以考虑数据的上下文信息🦩|💫。3.生成对抗网络（GAN）..
循环神经网络（RNN）是数据科学领域处理序列数据的不可或缺工具🦔_——🤕🎴，其内部的环状连接赋予了它记忆和处理上下文的独特能力*——🏒☺️。RNN的核心结构由三个部分构成🐉😮|🐰：输入层接收当前时间步的数据🦣🐸|-🕷，隐藏层（通过循环连接）存储并处理历史信息😐|*💐，而输出层则生成相应的响应🌾🌙——🌾🦉。工作原理揭秘在时间序列上🤨🦎__😡🌨，RNN通过逐个时间步进行有帮助请点赞😹|😌🤩。
循环神经网络?？
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络🦜-😧。在循环神经网络中🐪-|🙈，神经元不但可以接受其它神经元的信息🌲-🪆，也可以接受自身的信息💮🦆|🦋，形成具有环路的网络结构🦬||🐦🙉。和前馈神经网络相比🏐🎁-😡🪰，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构🐾_-🤔。循环神经网络已经被广泛应用在语音识别🪲😩——_🐫🌛、语言模型以及自然语言生成等任务上有帮助请点赞🥉——|🪡。
简单来说🦩*__🐗🌵，卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架🥀🦨|🌨🌘。区别在哪里呢？区别就在循环层上😙_|😀。卷积神经网络没有时序性的概念🦁🙈——🤐，输入直接和输出挂钩🐇🌝-——🤑；循环神经网络具有时序性🪅🎴__🦡🕊，当前决策跟前一次决策有关🕸🤤-😻。举个例子🌒😼|🌲🐖，进行手写数字识别的时候🦎🦮——|🤓🌿，我们并不在意前一个决策结果是什么🐕‍🦺🐀——🌼*，需要用卷积神经网络☘🦄_|🐼😔；而自然后面会介绍🐨🌨|-🐿。

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