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作者：zhenguo 来源：Python与算法社区 转自：机器学习实验室 神经网络是深度学习的载体，而神经网络模型中，最经典非RNN模型所属，尽管它不完美，但它具有学习历史信息的能力。后面不管是encode-decode 框架，还是注意力模型，以及自注意力模型，以及更加强大的Bert模型家族，都是站在RNN的肩上，不断演化、变强的。 这篇文章，阐述了RNN的方方面面，包括模型结构，优缺点，RNN模型的几种应用，RNN常使用的激活函数，RNN的缺陷，以及GRU，LSTM是如何试图解决这些问题，RNN变体等。 这篇文章最大特点是图解版本，其次语言简练，总结全面。 概述 传统RNN的体系结构。Recurrent neural networks，也称为RNNs，是一类允许先前的输出用作输入，同时具有隐藏状态的神经网络。它们通常如下所示： 对于每一时步 , 激活函数 ，输出 被表达
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