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循环神经网络

RNN全称是循环神经网络，它也属于一种人工神经网络。

和其他神经网络不同的地方在于，其他神经网络是单独对每个输入和输出信息进行处理，数据之间不会相互影响。比如我们前面提到的卷积神经网络，在处理图片的时候每张图片之间并没有什么关联性。

但循环神经网络能够处理有序列的信息，即后面信息与前面信息的状态有关。比如在处理一个语言信息的时候，“我想吃北京烤鸭”。句子里的每一个字符，都跟前面的字符信息有关。

“我”是主语，主语后面会接动词“吃”，而“吃”这个动词又会影响后面名词的类型，出现食物的概率应该会更大。而因为有了“吃”字，在“北京”后面出现“烤鸭”的概率也应该会比别的名词要更高一些。

RNN能够比一般的神经网络更好地处理有序列关系的信息，因此，在自然语言处理和深度学习技术中被广泛地应用。