传统的神经网络模型,隐藏层的节点之间是无连接的,如下图所示. 而循环神经网络隐藏层的节点之间有连接,主要用于对序列数据进行分类.预测等处理.有连接意味着需要接受信息,这种网络通常用来对序列数据进行处理. 隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出,即网络会对之前时刻的信息进行记忆,并应用于当前的输出计算中.RNN可以处理的序列结构有以下几种: 第一个多对多,例如词性标注,输入为一句话,输出为各个词对应的词性. 第二个为多对一,例如一段话的情感标注. 第三个多对多,为非同步的序列输