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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，rnn 是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-10-07 13:12:00 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，rnn 是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2，lstm和external memory的區(qū)別
3，recurrent neural network是什么意思
4，如何有效的區(qū)分和理解RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5，哪些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用在圖像特征提取上
6，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于特征提取需要fit嗎

1，rnn 是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RNN包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在一定程度上可以認(rèn)為recurrent nn是recursive nn的一種變體。recursive nn更general。

rnn 是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2，lstm和external memory的區(qū)別

LSTM（Long Short-Term Memory,LSTM）是一種時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，論文首次發(fā)表于1997年。由于獨(dú)特的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，LSTM適合于處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列中間隔和延遲非常長(zhǎng)的重要事件。

沒(méi)看懂什么意思？

lstm和external memory的區(qū)別

3，recurrent neural network是什么意思

recurrent neural network　　英 [r??k?:r?nt ?nju?r?l ?netw?:k]　　美 [r??k?:r?nt ?n?r?l ?n?t?w?k]　　[詞典][計(jì)] 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);　　[網(wǎng)絡(luò)]循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);　　[例句]The recurrent neural network ( RNN) model based on projective operator is studied.　　研究了一種基于投影算子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

recurrent neural network是什么意思

4，如何有效的區(qū)分和理解RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RNN建立在與FNN相同的計(jì)算單元上，兩者之間區(qū)別在于：組成這些神經(jīng)元相互關(guān)聯(lián)的架構(gòu)有所不同。FNN是建立在層面之上，其中信息從輸入單元向輸出單元單向流動(dòng)，在這些連通模式中并不存在不定向的循環(huán)。盡管大腦的神經(jīng)元確實(shí)在層面之間的連接上包含有不定向循環(huán)，我們還是加入了這些限制條件，以犧牲計(jì)算的功能性為代價(jià)來(lái)簡(jiǎn)化這一訓(xùn)練過(guò)程。因此，為了創(chuàng)建更為強(qiáng)大的計(jì)算系統(tǒng)，我們?cè)试SRNN打破這些人為設(shè)定強(qiáng)加性質(zhì)的規(guī)定：RNN無(wú)需在層面之間構(gòu)建，同時(shí)定向循環(huán)也會(huì)出現(xiàn)。事實(shí)上，神經(jīng)元在實(shí)際中是允許彼此相連的。

在一定程度上可以認(rèn)為recurrent nn是recursive nn的一種變體。recursive nn更general。

5，哪些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用在圖像特征提取上

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)、LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等都可以。1.BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。2.Hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由約翰·霍普菲爾德在1982年發(fā)明。Hopfield網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)合存儲(chǔ)系統(tǒng)和二元系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它保證了向局部極小的收斂，但收斂到錯(cuò)誤的局部極小值（local minimum），而非全局極?。╣lobal minimum）的情況也可能發(fā)生。Hopfiled網(wǎng)絡(luò)也提供了模擬人類記憶的模型。3.LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層組成，即輸入層、隱含層和輸出層，網(wǎng)絡(luò)在輸入層與隱含層間為完全連接，而在隱含層與輸出層間為部分連接，每個(gè)輸出層神經(jīng)元與隱含層神經(jīng)元的不同組相連接。隱含層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值固定為1。輸入層和隱含層神經(jīng)元間連接的權(quán)值建立參考矢量的分量（對(duì)每個(gè)隱含神經(jīng)元指定一個(gè)參考矢量）。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，這些權(quán)值被修改。隱含層神經(jīng)元（又稱為Kohnen神經(jīng)元）和輸出神經(jīng)元都具有二進(jìn)制輸出值。當(dāng)某個(gè)輸入模式被送至網(wǎng)絡(luò)時(shí)，參考矢量最接近輸入模式的隱含神經(jīng)元因獲得激發(fā)而贏得競(jìng)爭(zhēng)，因而允許它產(chǎn)生一個(gè)“1”，而其它隱含層神經(jīng)元都被迫產(chǎn)生“0”。與包含獲勝神經(jīng)元的隱含層神經(jīng)元組相連接的輸出神經(jīng)元也發(fā)出“1”，而其它輸出神經(jīng)元均發(fā)出“0”。產(chǎn)生“1”的輸出神經(jīng)元給出輸入模式的類，由此可見(jiàn)，每個(gè)輸出神經(jīng)元被用于表示不同的類。

6，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于特征提取需要fit嗎

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)、LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等都可以。1. BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。2. 2.Hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由約翰·霍普菲爾德在1982年發(fā)明。Hopfield網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)合存儲(chǔ)系統(tǒng)和二元系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它保證了向局部極小的收斂，但收斂到錯(cuò)誤的局部極小值（local minimum），而非全局極?。╣lobal minimum）的情況也可能發(fā)生。Hopfiled網(wǎng)絡(luò)也提供了模擬人類記憶的模型。3. 3.LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層組成，即輸入層、隱含層和輸出層，網(wǎng)絡(luò)在輸入層與隱含層間為完全連接，而在隱含層與輸出層間為部分連接，每個(gè)輸出層神經(jīng)元與隱含層神經(jīng)元的不同組相連接。隱含層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值固定為1。輸入層和隱含層神經(jīng)元間連接的權(quán)值建立參考矢量的分量（對(duì)每個(gè)隱含神經(jīng)元指定一個(gè)參考矢量）。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，這些權(quán)值被修改。隱含層神經(jīng)元（又稱為Kohnen神經(jīng)元）和輸出神經(jīng)元都具有二進(jìn)制輸出值。當(dāng)某個(gè)輸入模式被送至網(wǎng)絡(luò)時(shí)，參考矢量最接近輸入模式的隱含神經(jīng)元因獲得激發(fā)而贏得競(jìng)爭(zhēng)，因而允許它產(chǎn)生一個(gè)“1”，而其它隱含層神經(jīng)元都被迫產(chǎn)生“0”。與包含獲勝神經(jīng)元的隱含層神經(jīng)元組相連接的輸出神經(jīng)元也發(fā)出“1”，而其它輸出神經(jīng)元均發(fā)出“0”。產(chǎn)生“1”的輸出神經(jīng)元給出輸入模式的類，由此可見(jiàn)，每個(gè)輸出神經(jīng)元被用于表示不同的類。

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