リカレントニューラルネットワークこれは、単語、文、段落、および記事を、対応する意味論に従って同じベクトル空間にマッピングできる、つまり、組み合わせ可能な情報を意味のあるベクトルに表現できる表現学習方法です。

リカレント ニューラル ネットワークの分類

リカレント ニューラル ネットワークには、次の 2 種類の人工ニューラル ネットワークが含まれます。

• 時間リカレント ニューラル ネットワーク: ニューロン間の接続は有向グラフを形成します。
• 構造的再帰的ニューラル ネットワーク: 同様のニューラル ネットワーク構造を使用して、より複雑な深いネットワークを再帰的に構築します。

参照元:

【1】http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/recurrent.html