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一、基础原理循环神经网络(RNN,Recurrent neural Network)是上世纪80年代末提出的一种神经网络结构模型,这种网络的本质特征是处理单元之间内部的反馈连接和前馈连接.从系统观点看,它是一个反馈动力系统,在计算过程中体现过程动态特性,比前馈神经网络具有更强的动态行为和计算能力.循环神经网络现已成为国际上神经网络专家研究的重要对象之一,其原理如图1所示: