elman神经网络和rnn有什么关系
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，因此又被称为前到此结束了？。
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 的路径等会说。
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，因此又被称为前到此结束了？。
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 的路径等会说。
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）则双希望你能满意。
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，这个过程允等我继续说。
一文读懂循环神经网络(RNN) -
RNN的基本结构包括一个“延迟器”，它记录神经元的过往状态。这种结构使得RNN的状态不仅依赖于当前输入，还与前一时刻的状态相关，使其能够处理变长的时序数据。RNN有多种结构，如一对一、一对多、多对一和多对多，其中多对多结构又细分为几种不同形式，如经典的1vN结构、Nv1结构以及seq2seq结构，..
这使得循环神经网络模型很难学习到输入序列中的长距离依赖关系。关于RNN梯度下降的详细推导可以参考： 梯度爆炸的问题可以通过梯度裁剪来缓解，即当梯度的范式大于某个给定值时，对梯度进行等比收缩。而梯度消失问题相对比较棘手，需要对模型本身进行改进。深度残差网络说完了。
循环神经网络(RNN)的应用 -
循环神经网络（RNN）是目前深度学习最有前景的工具之一，它解决了传统神经网络不能共享从数据中共享位置的特征的问题。目前，RNN已经有了不少有意思的应用：语音识别：输入的语音数据，生成相应的语音文本信息。比如微信的语音转文字功能。机器翻译：不同语言之间的相互转换。像有道翻译、腾讯翻译官等。
目前主流就电信，网通，还有其他乱七八糟的什么。爱普宽带什么什么的本人几种网络都用过，摸着胸口给你说一句，电信最好！网通速度最快，没话说，下载速度2000KB+很正常，缺点。不稳定，尤其是到了晚上。。。要是看电影聊QQ什么还行，玩游戏。忍了吧。。。电信速度吧，还行。一个价钱一个带宽，速度好了吧！
循环神经网络RNN完全解析:从基础理论到PyTorch实战 -
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等我继续说。
CNN在大型图像处理方面有出色的表现，目前已经被大范围使用到图像分类、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，往往融合了多种等会说。