摘要： 首先学习RNN需要一定的基础，即熟悉普通的前馈神经网络，特别是BP神经网络，最好能够手推。 所谓前馈，并不是说信号不能反向传递，而是网络在拓扑结构上不存在回路和环路。 而RNN最大的不同就是存在环路。 为什么需要RNN 1. 特征之间序列性 普通的神经网络的输入，具备样本独立同分布（iid）， 特征 阅读全文

摘要： 在学习RNN的时候，经常会用CNN来类比，过程中我发现自己对CNN有些地方理解的还不是很清楚。 疑惑1：CNN卷积层的神经元是什么样的？ CNN的卷积层包括各种概念，各种计算，但是我忽然发现，基本没人提到卷积层的神经元，而且在tensorflow编程中，也无需设置卷积层的神经元，这使得我们更加忽略了 阅读全文