人工智能A7论坛 >> Tensorflow和深度学习笔记_论坛版 >> 7.循环神经网络(RNN) 基础 >> 7.1 RNN(recurrent neural network)原理

7.1.3 RNN的价值

     我们知道,一个三层的前馈神经网络可以学到任何的函数,而RNN则是“turing-complete”的,它可以逼近任何算法

     RNN can approximate any algorithm

     a recurrent neural network RNN is Turing complete and so can compute anything that can be computed.

      RNN具有强大的计算和建模能力,因而只要合理建模,它就可以模拟任何计算过程

      RNN具有记忆能力。给RNN同样的输入,得到的输出可能是不一样的。