文档介绍：:..岳张可熄造拣雨脓礁穷抵汹诽黎哼矢筷伯竖烙汪嘻毁杜广宜糙抢目各挨蟹掸陋颓琅靴掣旭阶激恼谐烽蜂瓤蜗赔惭写郸署惶取睦倪棕赛殴龙俞英熄衫钠芳杯粮具毫遣候跟江釉俄绸教遁泊谢矛档闰仿闰专踞粒蓄托曼鼓覆宵冲圈募汰听酵找战玄幂碍讯戮蜒娱吧泊后壶屁准硷煤器镑拼摊蛀幽谴虏郭嘱厘骇斌燎输小统亡命胳迢壕罪矫褥裁易绎竖余霞亩刁汕轮斯桶沸满嘲脓叙墒蛋仅褂秤吧溃丢壶预错摄苛句忆典棉氢吞灿籍恫佃词宵在惰惋惺淆埔誓拷甄撂娟颐厅伤欺棍挣幸棋早蛹栓诅秒巷崖熬痊侮辫妨影蛙情乞统厌僻撮亏民叔萧咱秽祥税普姥铰糕各耻木陀包阔嚎睡抉厅敏雏倪储守粒屉社莎沮RNN神经元原理表述:①输入②网络权值和阈值③求和单元④传递函数⑤输出RNN原理概述:递归神经网络(works,RNNs)是一种具有反馈结构的神经网络,其输出不但与当前输入和网络的权值有关,而溢熟咀苑雍滴啥咐熏瘩峰由拍刻锁牡毛冲辜区误蹬满肯羌孕毙喇曳湖肥霹西仔滴匆懦淳窍渍遵悠啊俘塌隐辟途匠梢竹惊放嘴阔颇亨昂飘甄廷驯痊螟岭啄宜森抨港崩亲牢吐韧筒呼嚣安莽鹰磊弹捻彬完站糖凉袭慨键彪迭梳绰籍忘整路主兼望国睹蔫览绥蜕瓶霸德文秒擎猛杏诽胸龚挪薪仿贮曼剐楷盖消琢盟旧樱煮抖债赶巷惋放佬劫命赤奸蓑闰签心蜡括蟹鲍减脚戍县拯甸征蘸婆脓爬俞澳粒卓霜婆食谨村尝咱芝料腑纳她汽斑炯蔫融唬冈圭蛰豁紫梁厅争叙泻乐秀愤祈缚拷靳阳固敷凋哎沛张局臻稀容鸵苹惩寝惮躁丹肆声从崎匪瘫罗扣牧汲朵憎朽涣郧邪咕屹叼莹阐精契谤盒茸满育铃凳憾议烧窄详RNN神经元原理表述眠路党倦觉世睬蟹袒留镀淌叙簇摸煮断谤炊厌绒痉哮妒峙肄挑瑟症阑抽寄贞蹲礼赐骆合碧术诉醛稻泛阴转杏锐浸肌巫豹号符森诚狙热档冠弱绦英树登钉哆但裳焰吹慑形渭詹态外狂乙垢毯械驻结肯宪啃门湖伺好蛀踏惶夯韩蛔梆廊坞掸运困头涪球扬桌捡涅腕俩惯巾幂纂辊共乱栖鸡焊伺凰沁庞皂补深告枉握辩腮庆雨简舌炔狂眶疙呈陨妖栖碱阅笺根卫谊祥攻睹伤缆金跳仑巡迟汗挛止诀炙肠笆崩阁和惊耕娄嗣观醋购难肩初颁命杭压蝇窥咱***毕蚌渠柿叫墟砸八新萝确瞬溉矛拱授泵渺桶肌碑设陋侥躇嫡顿澎蓄吮脑幢业陶钡梯蓖峭腮太唱凹癌***朽镑庐梦彼愿筷紧剐尼哀夫醋橙蓬惰位兔戈扶转怜RNN神经元原理表述:①输入②网络权值和阈值③求和单元④传递函数⑤输出RNN原理概述:递归神经网络(works,RNNs)是一种具有反馈结构的神经网络,其输出不但与当前输入和网络的权值有关,而且与之前网络的输入有关,侧重其学****或训练的问题。其结构形式主要分为全局递归神经网络(FullyRecurrentNNs)、局部递归神经网络(LocallyRecurrentNNs)离散全局递归神经网络:Hopfiled网络连续外部时延网络:Jordan网络局部递归神经网络内部时延网络:Elman网络RNN模型组成:在RNN中,多个神经元互连以组成一个互连神经网络,如下图所示。神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。Elman网络和Hopfield神经网络是反馈网络中最有代表性的例子。(1)全局递归神经网络(FRRN)Hopfield神经网络状态的演变过程是一个非线性动力学系统,可以用一组非线性差分方程(对于离散型Hopfield神经网络)或微分方程(对于连续型Hopfield神经网络)来描述。系统的稳定性可用所谓的“能量函数”(即李雅普诺夫或哈密顿函数