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递归神经网络和循环神经网络

数码专栏时间：2024-11-23 01:01:09

递归和循环神经网络

递归神经网络（recursive neural network）和循环神经网络（recurrent neural network）都是神经网络的类型，它们在结构和应用上有一些相似之处，但也有一些重要的区别。

1. 递归神经网络：递归神经网络是一种特殊的循环神经网络，它被视为循环神经网络的推广。递归神经网络的每个父节点都仅与一个子节点连接时，其结构等价于全连接的循环神经网络。递归神经网络具有可变的拓扑结构且权重共享，被用于包含结构关系的机器学习任务，在自然语言处理领域受到关注。

2. 循环神经网络：循环神经网络是一种神经网络，它在时间维度展开，代表信息在时间维度从前往后的传递和积累。循环神经网络的隐藏层的输入是前面的神经网络的隐藏层的输出。循环神经网络在语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。

需要注意的是，从广义上说，递归神经网络分为结构递归神经网络和时间递归神经网络。从狭义上说，递归神经网络通常指结构递归神经网络，而时间递归神经网络则称为循环神经网络。

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