java神经网络框架 卷积神经网络和循环神经网络区别？
总之，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？
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
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1。深度学习（自适应计算和机器学习系列）
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其实一般叫递归神经网络，但递归是时间递归（常用），递归是结构递归神经网络
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