递归神经网络
递归神经网络 （RNN）是一类 神经网络 ，其中节点之间的连接形成一个 有向图 沿时间序列。这使其具有时间动态行为。RNN源自前馈 神经 网络 ，可以使用其内部状态（内存）来处理可变长度的输入序列。这使它们适用于诸如未分段的连接 手写识别 [4] 或语音识别之类的任务。不加区别地使用术语“ 递归 神经网络”来指代具有相似一般 结构 的两大类网络，其中一类是有限冲量，另一类是无限冲量。这两类网络都表现出时间动态行为。有限脉冲递归网络是有向无环图，可以展开并用严格的前馈神经网络代替，而无限脉冲递归网络是不能展开的有向环图。
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