原文：Understanding LSTM Networks — colah’s blog 递归神经网络 人类不会总是都从零开始思考。在读这篇文章的时候，你根据之前看到词的理解来理解新的词，而不会忘记所有的，从头开始。你的思维是连贯的。 传统的神经网络做不到这一点，这也是其主要缺点之一。例如，假设你为电影里发生的事件分类，传统的神经网络没法使用电影中之前的时间来判断后面的事件。 递归神经网络能够解决这个问题：在网络之间构成循环来达到保存信息的目的。
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原文：Understanding LSTM Networks — colah’s blog 递归神经网络 人类不会总是都从零开始思考。在读这篇文章的时候，你根据之前看到词的理解来理解新的词，而不会忘记所有的，从头开始。你的思维是连贯的。 传统的神经网络做不到这一点，这也是其主要缺点之一。例如，假设你为电影里发生的事件分类，传统的神经网络没法使用电影中之前的时间来判断后面的事件。 递归神经网络能够解决这个问题：在网络之间构成循环来达到保存信息的目的。