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2019-11-25

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在这些应用程序中,观察顺序很重要。例如,可以将“我已经洗车了”的句子更改为“我已经洗车了”,这意味着您安排了一个聪明的人来做这项工作。这种暂时性的依赖性在口头语言中变得更加强烈,因为虚拟单词可以共享非常相似的声音。例如,“破坏一个美丽的海滩”,这样就可以“识别语音”,并且只能从上下文中重建单词。 如果您从此观点出发,想到了前馈神经网络(包括融合网络),它们似乎很容易被接受。那些netWorks以单一形式处理传入的数据,例如传票。这些网络资产的输入是独立的,缺少数据中的许多模式。虽然可以传递输入序列强度并将Whoie序列输入到网络中,但这并不限制序列的性质。 NeUrai网络软件(RNN)是NetWorks的家族,它可以适时地使用时间。相同神经元上的RNN总结了其他神经元的加权输入。因此,神经元既可以连接到较高的人群,也可以连接到较低的人群并形成循环。在相同顺序的输入之间会记住网络的隐藏活动。 前馈网络和递归网络 自从1980年代以来,没有广泛使用RNN的变体,直到最近才开始广泛使用,因为训练中的计算能力不足和困难。自从2006年像LSTM这样的架构师入侵以来,我们已经看到RN

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