循环神经网络

时间: 2024-04-17 19:43:28

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循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。对循环神经网络的研究始于二十世纪80~90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一。

循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备（Turing completeness），因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势。其应用场景广泛，包括自然语言处理、语音识别、时间序列分析、机器人控制、图像描述生成、音乐生成以及问答系统等。

循环神经网络有多种类型，如双向循环神经网络（Bidirectional RNN，Bi-RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks，LSTM）。其中，LSTM神经网络通过引入特殊的存储单元和门控机制，更有效地捕捉和处理序列数据中的长期依赖关系。

循环神经网络的结构形式也多种多样，包括一对一（One to One）、一对多（One to Many）、多对多（Many to Many）以及其他变形形式，如多对一（Many to One）。这些不同的结构形式使得循环神经网络能够处理各种复杂的序列数据输入和输出任务。

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