我（內心os）：有嗎，我感覺我看到的都是迴圈神經網路啊？
我：這個應該就是翻譯的問題吧
回去以後我查了一下，發現我錯了，迴圈神經網路和遞迴神經網路還是有點區別的。
很明顯，它倆名字就是不一樣的，迴圈神經網路是recurrent neural network，遞迴神經網路是recursive neural network。
當然迴圈神經網路也確實可以歸類到遞迴神經網路，從廣義上說，遞迴神經網路分為結構遞迴神經網路和時間遞迴神經網路。從狹義上說，遞迴神經網路通常指結構遞迴神經網路，而時間遞迴神經網路則稱為迴圈神經網路。
兩者最主要的差別就在於recurrent neural network是在時間維度展開，recursive neural network在空間維度展開。乙個很重要的改型lstm也是基於recurrent neural network改進的。
參考1.
2.3.李玉鑑，深度學習導論及案例分析，p89
迴圈神經網路RNN和遞迴神經網路RNN LSTM
解決的問題 一般的神經網路的輸入維度都是確定的，但有時我們要處理變長的輸入，解決方法是採用迴圈或遞迴的方法輸入 recurrent recursive neural network 如輸入本應是一段話，我們可以將這段話分成長度相同的詞乙個乙個地依次輸入。rnn可以對映一對 一 一對多和多對多 用於 ...
遞迴神經網路RNN
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data 載入資料 mnist input data.read data sets mnist data one hot true 輸入是28 ...
遞迴神經網路RNN
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data in 2 載入資料集 mnist input data.read data sets mnist data one hot true ...