rnn算法是機器學習算法麼?随着圖像識别技術的發展，我們的現實生活中已經有可以對貓、狗進行分辨的機器了，即給機器一張貓的圖片，機器可以正确的預測圖片上的動物是貓那麼，機器是怎麼做到的呢？，接下來我們就來聊聊關于rnn算法是機器學習算法麼?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

rnn算法是機器學習算法麼

随着圖像識别技術的發展，我們的現實生活中已經有可以對貓、狗進行分辨的機器了，即給機器一張貓的圖片，機器可以正确的預測圖片上的動物是貓。那麼，機器是怎麼做到的呢？

在圖像識别領域，應用的最多的就是深度學習，而深度學習又分為不同的模型，如前饋神經網絡（feedforward neural network，DNN）、卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）、循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）等。使用不同的模型，即讓機器使用不同的方法對貓或狗的圖片進行預測，取得的預測效果也有所不同。

那麼這些不同的模型，它們之間有什麼區别和聯系呢？

要說深度學習的各種不同的模型，首先要先說一下這些模型的共有基礎組成部分，那就是深度學習中的人工神經元，類似于生物學中的神經元，深度學習中的人工神經元可以看作是一個數學模型，多個神經元連接在一起就構成了神經網絡。

DNN是一種最簡單的神經網絡。各個神經元分别屬于不同的層，每個神經元和前一層的所有神經元相連接，信号從輸入層向輸出層單向傳播。

CNN是一種通過卷積計算的前饋神經網絡，其是受生物學上的感受野機制提出的，具有平移不變性，使用卷積核，最大的應用了局部信息，保留了平面結構信息。

DNN以向量形式輸入，未考慮平面的結構信息，而在圖像領域和自然語言處理領域，平面信息很重要，因此CNN比DNN處理結果更好。由于DNN、CNN的輸入、輸出長度固定，而自然語言處理中的語句長度通常不固定，所以DNN、CNN處理這種問題效率較低，且無法處理時序相關的序列問題。為了解決這些問題，出現了循環神經網絡RNN。

RNN的輸入是序列數據，核心思想是将處理問題在時序上分解為一系列相同的“單元”，單元的神經網絡可以在時序上展開，所有循環單元按照鍊式連接，且能将上一時刻的結果傳遞給下一時刻。但是RNN存在長期依賴問題，即距離當前節點越遠的節點對當前節點處理的影響會變得越來越小。

本文由東北大學計算機科學與工程學院副教授信俊昌進行科學性把關。

(責編：魏思敏、張希)

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