keras从入门到放弃(十九)RNN和LSTM
循环神经网络,Recurrent Neural Network。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是,RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列,这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。
CNN处理图片,RNN处理文本,语音和视频
分类
- 完全递归网络(Fully recurrent network)
- Hopfield神经网络(Hopfield network)
- 你简单循环网络(Simple Recurrent Network, SRN)
- 回声状态网络(Echo state network)
- 长短期记忆网络(Long Short Term Memery network, LSTM)
- 双向循环神经网络(Bi-directional RNN)
- 持续型网络(Continuous-time RNN)
- 堆叠循环神经网络(Stacked Recurrent Neural Network, SRNN)
- 循环多层感知器(Recurrent Multi-Layer Perceptron,RMLP)
- 递归神经网络(RecursiveNeural Network)
CNN只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。
比如,当我们在理解一句话意思时,孤立的理解这句话的每个词是不够
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