大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于rnn神经网络的问题，于是小编就整理了1个相关介绍rnn神经网络的解答，让我们一起看看吧。
递归神经网络跟循环神经网络有什么区别？一般提到的RNN，指的是哪一种？
递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是两种不同的神经网络结构，它们有一些区别。
- 结构差异：递归神经网络（Recursive Neural Network）是一种树结构的神经网络，用于处理具有树形结构的数据，例如自然语言中的句子或语法树。递归神经网络通过递归地将子节点的表示组合成父节点的表示，并通过树的根节点生成整个树的表示。循环神经网络（Recurrent Neural Network）是一种具有循环连接的神经网络，用于处理序列数据。循环神经网络通过在每个时间步共享相同的参数和状态，将先前的输入信息考虑到当前的计算中，从而捕捉到序列数据的时序关系。
- 应用领域：递归神经网络通常用于处理具有树形结构的数据，如自然语言处理中的句子分析、语法分析、语义角色标注等任务。循环神经网络主要用于处理序列数据，例如语音识别、机器翻译、文本生成等任务。
一般提到的RNN通常指的是循环神经网络。循环神经网络是最常见和广泛应用的一种RNN结构，它包含一个或多个循环单元（通常是长短时记忆单元LSTM或门控循环单元GRU），可以对序列数据进行处理，并在每个时间步产生输出和更新隐藏状态。由于其能够捕捉到序列数据的时序依赖关系，循环神经网络在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域得到了广泛的应用。
循环神经网络的英文全称为recurrent neural network，英文简称为RNN；递归神经网络的英文全称为recursive neural network，英文简称同样是RNN。
循环神经网络是在时间上的展开，处理序列结构的信息；递归神经网络则是在空间上的展开，处理是树、图状结构的信息。
循环神经网络的模型是这样的：
而递归神经网络的模型是这样的：
循环神经网络可以处理包含序列结构的信息。但是，信息除了序列结构外，往往还有树状结构、图结构等更复杂的结构。对于更复杂的结构，循环神经网络是无能为力的，而一种更强大的网络，即递归神经网络则可以很好地处理包括树状结构、图结构的信息。
神经网络的输入层单元个数是固定的，所以，人们必须***用循环或者递归的方式来处理长度可变的输入。循环神经网络实现了前者，通过将长度不定的输入分割为等长的小块，然后再依次地输入到网络中，从而实现了神经网络对变长输入的处理。举例来说，当人们处理一句话“the country of my birth”时，可以把这句话看作是由词组成的序列，之后每次向循环神经网络输入一个词，如此循环直至整句话输入完毕，循环神经网络将产生对应的输出。如此这般，人们就能处理任意长度的句子了。
然而，有时候人们把一个句子看做是由词组成的序列显然是不够的，如这样一句话“两个外语学院的学生”，这句话就存在歧义，不同的语法解析树则就对应了不同的意思，一个是“两个外语学院的/学生”，另一个是“两个/外语学院的学生”。人们若要能够让模型区分出这句话所具有的两个不同的意思，就必须按照树状结构去处理，而不能是序列结构，这就是递归神经网络的作用。当面对按照树、图结构处理信息更有效的任务时，递归神经网络通常都会发挥不错的效果。
这两个概念确实比较容易混淆。在英文里，循环神经网络（recurrent neural network）和递归神经网络（recursive neural network）的简称都是RNN。雪上加霜的是，有些地方把recurrent neural network翻译成递归神经网络，或者，时间递归神经网络。
一般提到的RNN指的是recurrent neural network，也就是循环神经网络。
下面是循环神经网络的示意图。
（图片来源：colah.github.io）
等号左边是一个简单的循环神经网络，X_t表示序列化数据（也就是网络的输入），h_t表示隐藏状态。注意箭头的方向，序列化数据输入传给循环神经网络后，循环神经网络将其转化为隐藏状态序列。具体而言，输入数据传入循环神经网络，循环神经网络据此计算出隐藏状态，然后，基于隐藏状态和下一个输入数据进行网络的下一步计算，循环往复（等号左边的循环箭头，等号右边的展开图）。
基于循环神经网络的结构，从直觉上，我们知道循环神经网络比较适合处理序列话化的数据，比如字符序列（单个字符的识别或生成，与当前字符之前和之后的字符密切相关）。
递归神经网络，简单来说，就是具有递归结构的神经网络。比如，递归自编码器（Recursive Autoencoder）
到此，以上就是小编对于rnn神经网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于rnn神经网络的1点解答对大家有用。
