营商环境建设监督局网站,mysql开发网站开发,好的用户体验网站,软文发布平台RNN与普通神经网络的区别#xff1a;能够更好的处理序列的信息
RNN结构图 如图所示#xff0c;St的值不仅取决于输入X的值#xff0c;还取决于St-1的值。同时#xff0c;St-1的值还取决于St-2的值#xff0c;因此S1,S2,…,St-1的值都与St的值直接或间接相关#xff0c;…RNN与普通神经网络的区别能够更好的处理序列的信息
RNN结构图 如图所示St的值不仅取决于输入X的值还取决于St-1的值。同时St-1的值还取决于St-2的值因此S1,S2,…,St-1的值都与St的值直接或间接相关注重先后输入的联系将序列信息按照远近关系进行处理。
在X值的不断输入过程中W的值是在不断发生变化的。只有训练到了最后一个模型时W的值才会固定下来。
