什么是遞歸神經網絡(Recurrent Neural Network)？

人工神經網絡是以人腦等自然神經系統為基礎的信息處理系統，由許多相互連接的單個人工神經元組成，可以一起解決問題并具有學習的能力。遞歸神經網絡（RNN）特別像人腦，因為它包含反饋回路。這些回路允許信號向前和向后傳播，從...

人工神經網絡是以人腦等自然神經系統為基礎的信息處理系統，由許多相互連接的單個人工神經元組成，可以一起解決問題并具有學習的能力。遞歸神經網絡（RNN）特別像人腦，因為它包含反饋回路。這些回路允許信號向前和向后傳播，從而形成一個更復雜、更不穩定的系統。遞歸神經網絡是動態的，每次輸入后，系統的狀態不斷變化，直到達到平衡為止。人類擁有計算機的人腦可以被描述為生物遞歸神經網絡。人工遞歸神經網絡具有大腦學習過程和行為的能力，這在傳統的機器學習方法中是不可能的與其他類型的神經網絡一樣，遞歸神經網絡特別擅長于模式識別和趨勢識別。這種計算模型已經被發現有許多潛在的用途，包括從醫學掃描中識別疾病，建立人體系統模型，語音、手寫識別和股市預測。通常，遞歸神經網絡將用于解決已知或強烈懷疑數據輸入與未知輸出之間存在某種關系的問題。該網絡將被訓練，或將自我訓練，為了計算出這種關系并提供一個可能的輸出值。遞歸神經網絡能夠處理一些值丟失或損壞的大型復雜問題。它從示例中學習的能力使它強大而靈活，遞歸神經網絡可以描述為非線性統計數據建模工具反饋回路的存在意味著它們是自適應系統，能夠對變化做出反應。在機器人領域中使用的一種遞歸神經網絡可以使機器人從經驗中學習，使它能夠決定要朝哪個方向去到達目標。甚至可以通過一些科學家認為意識本身是一個機械過程，有可能有一天發展出一種有意識的遞歸神經網絡，盡管這會導致有關機器人和機器權利的倫理問題

發表于 2020-08-06 08:57
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分類：電腦網絡

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