递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

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在深度学习领域，传统的前馈神经网络（feed-forward neural net，简称FNN）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天，FNN在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。

尽管如此，大多数专家还是会达成共识：FNN可以实现的功能仍然相当有限。究其原因，人类的大脑有着惊人的计算功能，而“分类”任务仅仅是其中很小的一个组成部分。我们不仅能够识别个体案例，更能分析输入信息之间的整体逻辑序列。这些信息序列富含有大量的内容，信息彼此间有着复杂的时间关联性，并且信息长度各种各样。例如视觉、开车、演讲还有理解能力，这些都需要我们同时处理高维度的多种输入信息，因为它们时时都在变化，而这是FNN在建模时就极为匮乏的。

现在的问题在于如何学习信息的逻辑顺序，解决这一问题有一个相当靠谱的途径，那就是递归神经网络（Recurrent Neural Net，简称RNN）。

递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

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