RNN神经网络

本文首发自 easyAI - 人工智能知识库卷积神经网络 – CNN 已经很强大的，为什么还需要RNN？本文会用通俗易懂的方式来解释 RNN 的独特价值——处理序列数据。同时还会说明 RNN 的一些缺陷和它的变种算法。最后给大家介绍一下 RNN 的实际应用价值和使用场景。为什么需要 RNN ？独特价值是什么？卷积神经网

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Understanding Neural Networks. From neuron to RNN, CNN, and Deep Learning 作者 |  vibhor nigam翻译 | gezp123、Dylan的琴         校对 |

作者：忆臻1.神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？ 2 为什么需要RNN（循环神经网