卷积神经网络可以有效地处理空间信息，那么本章的循环神经网络（recurrent neural network， RNN）则可以更好地处理序列信息。循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的输入，从而可 以确定当前的输出。 《动手学深度学习》这本书的 第8章 “循环 ...

简单循环神经网络（SimpleRecurrentNetworks，简称SRN）是一种基础的循环神经网络模型，用于处理序列数据和动态建模。本文将介绍简单循环神经网络的基本原理、结构以及在序列任务中的应用。通过了解SRN，您将对循环神经网络的工作方式和应用领域有更深入的了解。

声明：本文转载自公众号 黑龙江大学自然语言处理实验室，作者为黑龙江大学nlp实验室研究生刘宗林。 导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit)，以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确 ...

"之前我们用的全连接网络和卷积神经网络都有是被叫做 feedforward networks (前馈网络) 的。这种网络是无记忆的，也就是说 ...