RNN神经网络结构图
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 的路径后面会介绍。
RNN的训练算法为：BPTT BPTT的基本原理和BP算法是一样的，同样是三步： 1.前向计算每个神经元的输出值； 2.反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数； 3.计算每个权重的梯度。 最后再用随机梯度下降算法更新权重。 具体参考：希望你能满意。
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 的路径后面会介绍。
RNN的训练算法为：BPTT BPTT的基本原理和BP算法是一样的，同样是三步： 1.前向计算每个神经元的输出值； 2.反向计算每个神经元的误差项值，它是误差函数E对神经元j的加权输入的偏导数； 3.计算每个权重的梯度。 最后再用随机梯度下降算法更新权重。 具体参考：希望你能满意。
RNN（循环神经网络），一类用于处理序列数据的神经网络，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接。从广义上来说，DNN被认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，深度神经网络DNN融合了多种已知的结构，包含卷积层或LSTM单元，特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或还有呢？
RNN是深度学习在自然语言处理领域中的元老级神经网络，它奠定了神经网络技术在NLP领域的发展方向，其名声仅此于CNN，虽然近年来它已经鲜少露面，但江湖地位不减，就连当红明星GRU和LSTM都是它的变种。RNN（Recurrent Neural Networks），循环神经网络，指的是模型循环处理每个input，每次循环迭代称为time（在说完了。
Pytorch_循环神经网络RNN -
RNN是Recurrent Neural Networks的缩写，即循环神经网络，它常用于解决序列问题。RNN有记忆功能，除了当前输入，还把上下文环境作为预测的依据。它常用于语音识别、翻译等场景之中。RNN是序列模型的基础，尽管能够直接调用现成的RNN算法，但后续的复杂网络很多构建在RNN网络的基础之上，如Attention方法需要使用RNN说完了。
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。
一文看懂四种基本的神经网络架构 -
生成网络判别网络最终结果，使用MNIST作为初始样本，通过学习后生成的数字，可以看到学习的效果还是不错的。本文非常简单的介绍了四种神经网络的架构，CNN,RNN,DBN,GAN。当然也仅仅是简单的介绍，并没有深层次讲解其内涵。这四种神经网络的架构十分常见，应用也十分广泛。当然关于神经网络的知识，不可能几篇帖子就讲解完，希望你能满意。
之后还有几种随着计算机硬件计算能力越来越强，用来训练的数据越来越多，神经网络变得越来越复杂。在人工智能领域常听到DNN（深度神经网络）、CNN（卷积神经网络）、RNN（递归神经网络）。其中，DNN是总称，指层数非常多的网络，通常有二十几层，具体可以是CNN或RNN等网络结构。参考资料：
神经网络结构搜索(Neural Architecture search) -
神经网络搜索是生成和优化网络结构的有效工具Neural Architecture Search 。在不确定网络的长度和结构的情况下，使用一个循环神经网络(recurrent network)作为控制器来生成网络结构的字段，用来构建子神经网络。将训练子网络之后的准确率作为控制器回馈信号(reward signal)，通过计算策略梯度(policy gradient)更新好了吧！
定位等领域中。相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，使的其能够广泛应用。从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。