摘要: RNN介绍 神经网络包含输入层、隐层、输出层,通过激活函数控制输出,层与层之间通过权值连接。激活函数是事先确定好的,那么神经网络模型通过训练“学“到的东西就蕴含在“权值“中。 RNN与普通神经网络最大的不同就是建立了时序和状态的概念,即某个时刻的输出依赖与前一个状态和当前的输入,所以RNN可以用于处 阅读全文
posted @ 2018-08-31 00:01 Super_JJboom 阅读(2602) 评论(2) 推荐(2) 编辑