2023年1月6日 · In this article, we will see the difference between Feed-Forward Neural Networks and Recurrent Neural Networks. The feedforward neural network is one of the most basic artificial neural networks. In this ANN, the data or the input provided travels in a single direction.

2024年12月22日 · RNN主要用于解决序列预测和语言建模等问题，可以细分为RNN、LSTM（Long Short-Term Memory）、GRU（Gated Recurrent Unit）等。 其中LSTM是最常用的循环神经网络之一，它通过引入门控机制和记忆单元，有效解决了传统RNN存在的梯度消失（vanishing gradient）和梯度爆炸（exploding ...

2025年1月21日 · 本文将聚焦 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 、 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） 、 图神经网络（Graph Neural Network, GNN） 三大经典网络结构，带你从原理、特点、应用和未来发展等多维度进行深入对比。

2023年12月15日 · 常见的循环神经网络模型包括简单循环神经网络（Simple RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。 循环神经网络广泛应用于机器翻译、 语言模型 、语音识别和情感分析等任务。

The majority of the literature prefer that vanilla RNN is better than FNN in that RNN uses a dynamic memory while FNN-TD is a static memory. However, there isn't much numerical studies comparing those two.

2023年3月9日 · 本文总结了深度学习中的几种重要模型结构，包括前馈神经网络 (FNN)、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)及其变种LSTM、延时神经网络 (TDNN)、FSMN和注意力机制，深入探讨了它们的核心特点和应用场景。

2019年1月9日 · Feed Forward Neural Network is an artificial neural network where there is no feedback from output to input. One can also treat it as a network with no cyclic connection between nodes. Let us see it in the form of diagram.

2019年1月17日 · 虽说深度学习以项目入手是最快的，可是不补充点基础知识，心里总是不踏实，所以还是决定补补FNN、CNN、RNN的基本原理。 本篇介绍 前馈神经网络 （全连接神经网络），从网络结构、前向传播和反向传播三个方面，介绍原理，并举例说明。 遗漏和错误之处请指正。 下篇介绍卷积神经网络CNN. 写在前面虽说深度学习以项目入手是最快的，可是不补充点基础知识，心里总是不踏实，所以还是决定补补FNN、CNN、RNN的基本原理。 本篇简介本篇介绍 …

各个模型相同点： 同一套参数，在 seq_len维度 进行平移。 不同点： 在NLP任务中，常常要对一个 (batchsize, seq_len,dim_size)的向量进行变换，变换后的向量为 (batchsize, seq_len,another_dim_size)。 例如BERT模型的输出是 (batchsize, seq_len, 768)，我想将向量变换到 (batchsize,…

2023年7月20日 · There are two main types of neural networks: f eed-forward neural networks (FFN) and recurrent neural networks (RNN). Feed-forward neural networks are the most common type of neural network. They...