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1，RNN是什么意思
2，rnn 是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3，如何理解用rnn替代cnn做圖像處理
4，RNN中支持的一些基本算子如何對序列數(shù)據(jù)進(jìn)行組織
5，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)
6，在做語音識別時RNN和CNN各有什么優(yōu)缺點(diǎn)

1，RNN是什么意思

反最近鄰計(jì)算

RNN是什么意思

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

3，如何理解用rnn替代cnn做圖像處理

就是將目標(biāo)特征從背景中分割出來。醫(yī)學(xué)圖像分割，可以查看感興趣的區(qū)域，從而忽略不需要的區(qū)域的干擾。如看骨折，只需要將骨頭所表示的特征圖像（一般是一定會度值的一塊區(qū)域）從背景（如肌肉，另一種灰度值）分割出來，而其它的肌肉等則不顯示（為黑色）。可以更有利于醫(yī)生分析病情而減少誤判。

不是說影響，而是對這個序列進(jìn)行建模。但是無論如何我還是覺得有點(diǎn)強(qiáng)行rnn的意思。

如何理解用rnn替代cnn做圖像處理

4，RNN中支持的一些基本算子如何對序列數(shù)據(jù)進(jìn)行組織

RNN可以同時接受輸入序列并產(chǎn)生輸出序列。這種類型的序列到序列的網(wǎng)絡(luò)可用于預(yù)測諸如股票價格之類的時間序列：你將過去N天的價格作為輸入，它必須輸出未來偏移一天的價格(即從前N-1天到明天)你可以向網(wǎng)絡(luò)提個一個輸入序列，并忽略除了最后一個輸出外的所有輸出。換句話說，這是一個序列到向量的網(wǎng)絡(luò)。例如，你可以向網(wǎng)絡(luò)提供與電影評論相對應(yīng)的單詞序列，然后網(wǎng)絡(luò)將輸出一個情感得分(例如從-1[恨]到+1[愛])你可以在每個時間步長中一次又一次地向網(wǎng)絡(luò)提供相同的輸入向量，并讓其輸出一個序列。這是一個向量到序列的網(wǎng)絡(luò)。例如，輸入可以是圖像(或CNN的輸出)，而輸出可以是該圖像的描述

5，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)

NN建立在與FNN相同的計(jì)算單元上，以犧牲計(jì)算的功能性為代價來簡化這一訓(xùn)練過程，其中信息從輸入單元向輸出單元單向流動，在這些連通模式中并不存在不定向的循環(huán)。FNN是建立在層面之上。因此，為了創(chuàng)建更為強(qiáng)大的計(jì)算系統(tǒng)，我們允許RNN打破這些人為設(shè)定強(qiáng)加性質(zhì)的規(guī)定，神經(jīng)元在實(shí)際中是允許彼此相連的，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，我們還是加入了這些限制條件。事實(shí)上：RNN無需在層面之間構(gòu)建，同時定向循環(huán)也會出現(xiàn)。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)

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。

6，在做語音識別時RNN和CNN各有什么優(yōu)缺點(diǎn)

關(guān)注問題寫回答1 個回答默認(rèn)排序YJangoYJango日本會津大學(xué)人機(jī)界面實(shí)驗(yàn)室博士在讀17 人贊同了該回答long dependence方面是LSTM的優(yōu)勢。比如句子“我在日本生活過五年，我可以說流利的日語”，單向LSTM可以在之前所說內(nèi)容的基礎(chǔ)上對當(dāng)前內(nèi)容進(jìn)行判斷，可以照顧到日本與日語之間的關(guān)系。雙向LSTM還可以基于未來的內(nèi)容判斷當(dāng)前內(nèi)容。主要是這種判斷可以在整個句子之間進(jìn)行。同時如果用LSTM做回歸的話，輸出不需要做后續(xù)處理就非常平滑。CNN的語音識別的特征（feature）通常是是頻譜圖（spectrogram），類似圖片識別的處理方式。同樣也可以利用filter size，基于過去和未來的信息判斷當(dāng)前內(nèi)容。但由于size固定，long dependence方面不如LSTM。不過CNN可以同一信息用不同的feature m

沙特阿拉伯國王什么時候來北京坊間再看看別人怎么說的。

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RNN，RNN是什么意思

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

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4，RNN中支持的一些基本算子如何對序列數(shù)據(jù)進(jìn)行組織

5，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)

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RNN，RNN是什么意思

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1，RNN是什么意思

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

3，如何理解用rnn替代cnn做圖像處理

4，RNN中支持的一些基本算子如何對序列數(shù)據(jù)進(jìn)行組織

5，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)

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3，如何理解用rnn替代cnn做圖像處理

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5，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)

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