RNN与普通神经网络的区别:能够更好的处理序列的信息

RNN结构图


如图所示,St的值不仅取决于输入X的值,还取决于St-1的值。同时,St-1的值还取决于St-2的值,因此S1,S2,…,St-1的值都与St的值直接或间接相关,注重先后输入的联系,将序列信息按照远近关系进行处理。

在X值的不断输入过程中,W的值是在不断发生变化的。只有训练到了最后一个模型时,W的值才会固定下来。

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