递归神经网络

作者：M. Tim Jones递归神经网络（RNN）是一类神经网络，包括一层内的加权连接（与传统前馈网络相比，连接仅馈送到后续层）。因为 RNN 包含循环，所以它们可以在处理新输入的同时存储信息。这种记忆使它们非常适合处理必须考虑事先输入的任务（比如时序数据）。由于这个原因，目前的深度学习网络均以 RNN 为基础。本教

作者：James Bradbury从 Siri 到谷歌翻译，深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列，并使用一种称为循环神经网络（recurrent neural network/RNN）的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次

网易科技讯4月19日消息，据《卫报》报道，谈到机器人的未来，递归神经网络之父、德国计算机科学家尤尔根・施米德胡贝（Jürgen Schmidhuber）在受访时表示，“未来机器人对我们的关注将会如同我们对蚂蚁的关注一样。”他还称，人工智能将会在2050年超过人类智能。机器智能在柏林西部的一个仓库后面的一个工作室中，一群

Juergen Schmidhuber 是人工智能领域的名人，他的人工智能理论在业界有很高的影响力。1997年，他曾与别人合著了一篇论文，为现代人工智能系统奠定了基础，文中介绍了一种基于人类大脑的记忆模型，帮助计算机根据语境和先前经验做出决定。这种观念支撑了大部分的现代人工智能网络。现在他是瑞士一家人工智能

递归 神经网络 入门教程 引言 递归神经网络是一类人工神经网络，可用于识别诸如文本、基因组、手写字迹、语音等序列数据的模式，也可用于识别传感器、股票市场、政府机构产生的数值型时间序列数据。 递归网络可以说是最强大的神经网络，甚至可以将图像分解为一系列图像块，作