递归神经网络，rnn 是循环神经网络还是递归神经网络

本文目录一览

1，rnn 是循环神经网络还是递归神经网络
2，lstm和external memory的区别
3，recurrent neural network是什么意思
4，如何有效的区分和理解RNN循环神经网络与递归神经网络
5，哪些神经网络可以用在图像特征提取上
6，递归神经网络用于特征提取需要fit吗

1，rnn 是循环神经网络还是递归神经网络

RNN包括循环神经网络和递归神经网络

在一定程度上可以认为recurrent nn是recursive nn的一种变体。recursive nn更general。

rnn 是循环神经网络还是递归神经网络

2，lstm和external memory的区别

LSTM（Long Short-Term Memory,LSTM）是一种时间递归神经网络，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。

没看懂什么意思？

lstm和external memory的区别

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]　　[词典][计] 递归神经网络;　　[网络]循环神经网络; 回归神经网络; 神经网络;　　[例句]The recurrent neural network ( RNN) model based on projective operator is studied.　　研究了一种基于投影算子的神经网络模型

recurrent neural network是什么意思

4，如何有效的区分和理解RNN循环神经网络与递归神经网络

RNN建立在与FNN相同的计算单元上，两者之间区别在于：组成这些神经元相互关联的架构有所不同。FNN是建立在层面之上，其中信息从输入单元向输出单元单向流动，在这些连通模式中并不存在不定向的循环。尽管大脑的神经元确实在层面之间的连接上包含有不定向循环，我们还是加入了这些限制条件，以牺牲计算的功能性为代价来简化这一训练过程。因此，为了创建更为强大的计算系统，我们允许RNN打破这些人为设定强加性质的规定：RNN无需在层面之间构建，同时定向循环也会出现。事实上，神经元在实际中是允许彼此相连的。

在一定程度上可以认为recurrent nn是recursive nn的一种变体。recursive nn更general。

5，哪些神经网络可以用在图像特征提取上

BP神经网络、离散Hopfield网络、LVQ神经网络等等都可以。1.BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。2.Hopfiled神经网络是一种递归神经网络，由约翰·霍普菲尔德在1982年发明。Hopfield网络是一种结合存储系统和二元系统的神经网络。它保证了向局部极小的收敛，但收敛到错误的局部极小值（local minimum），而非全局极小（global minimum）的情况也可能发生。Hopfiled网络也提供了模拟人类记忆的模型。3.LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为完全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（又称为Kohnen神经元）和输出神经元都具有二进制输出值。当某个输入模式被送至网络时，参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个“1”，而其它隐含层神经元都被迫产生“0”。与包含获胜神经元的隐含层神经元组相连接的输出神经元也发出“1”，而其它输出神经元均发出“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的类，由此可见，每个输出神经元被用于表示不同的类。

6，递归神经网络用于特征提取需要fit吗

BP神经网络、离散Hopfield网络、LVQ神经网络等等都可以。1. BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。2. 2.Hopfiled神经网络是一种递归神经网络，由约翰·霍普菲尔德在1982年发明。Hopfield网络是一种结合存储系统和二元系统的神经网络。它保证了向局部极小的收敛，但收敛到错误的局部极小值（local minimum），而非全局极小（global minimum）的情况也可能发生。Hopfiled网络也提供了模拟人类记忆的模型。3. 3.LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为完全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（又称为Kohnen神经元）和输出神经元都具有二进制输出值。当某个输入模式被送至网络时，参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个“1”，而其它隐含层神经元都被迫产生“0”。与包含获胜神经元的隐含层神经元组相连接的输出神经元也发出“1”，而其它输出神经元均发出“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的类，由此可见，每个输出神经元被用于表示不同的类。

需要吧