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循环神经网络 RNN发展史概述
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(recursive neural network)。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，其中双向循环神经网络(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory networks，LSTM)是常见的循环神经网络。
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RNN在自然语言处理中的应用
本文节选自《深度学习入门之PyTorch》，本书从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。 对于人类而言，以前见过的事物会在脑
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RNN基础知识介绍 为什么需要RNN
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
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人工智能之机器学习记忆神经网络LSTM算法解析
前言：人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下长短时记忆神经网络（LSTM）算法。 我们知道，RNN是一类功能强大的人工神经网络算法，RNN一个
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人工智能之机器学习的循环神经网络RNN算法解析
前言：人工智能机器学习有关算法内容，请参见公众号“科技优化生活”之前相关文章。人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下循环神经网络（RNN）算法。
