循环神经网络应用举例 如何学习循环神经网络？
如何学习循环神经网络？
递归神经网络（RNN）的诞生主要是为了解决卷积神经网络（CNN）长期不能处理的问题？
作为一种特殊的神经网络，RNN可以基于其独特的网络结构和过去的经验和知识连接上下文。与CNN和DNN不同，RNN不仅考虑了前一时刻的输入，而且还考虑了前一时刻的输入。
2. 网络结构
3。优缺点
RNN的优点是通过其特殊的网络结构，内部存储器可以用来处理任意时间序列的输入序列，处理单元之间既有内部反馈又有早期反馈，使非分节文本的处理更加容易。
4. 主要应用领域
语音识别、机器翻译、文本相似度计算、自然语言处理等
如果以上观点有不足之处，请改正
最后，我推荐两本经典书籍
1。深度学习（自适应计算和机器学习系列）
2。深度学习基础：设计下一代机器智能简言之，卷积神经网络和递归神经网络是深度学习的重要框架。不同之处在于循环层：卷积神经网络没有定时的概念，输入与输出直接相关；循环神经网络有定时，当前决策与前一决策相关。
例如，在手写体数字识别中，我们不关心前一个决策的结果是什么，我们需要使用卷积神经网络；而在自然语言生成中，前一个词对下一个词的影响很大，所以我们需要使用循环神经网络。
卷积神经网络和循环神经网络区别？
首先，编程领域比较大。为什么它很大？学习软件开发，无论是前端还是后端，都是编程，大数据也是编程，人工智能也是编程
因此，没有明确的方向。
在编程世界中，有一种古老的语言叫做C语言，它是C和Java的祖先。所有语言的基础都来自于它，所以你最好先了解它。
但是现在，由于人工智能的普及，很多人都在学习python，很多人说它的语法简单易学。这是正确的。也有人说它是初学者学习的最好的语言。事实上，如果没有严格的语法，它可以说是“为所欲为”。Java写100行代码，可能只需要写20行。
不过，我还是想谈谈主角！它是C语言，为什么呢，因为你只学它，再学C和Java就容易多了，可以说它很快就会带领你成为一名程序员。当然，不是绝对的。
学习python并非不可能，但它与C/C和Java不同。经过学习，回首C，我觉得它不是一个世界。
现在大学是基于C语言的，你不妨从它开始。
我希望这个答案能对您有所帮助。
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