递归神经网络的研究进展

递归神经网络作为深度学习领域下的一个领域,备受学者们的关注。递归神经网络因其独有的自反馈特点,能够完成其它神经网络所不能完成的任务,因而受到研究者的喜爱。递归神经网络和各种不同的模型搭建所生产的效果功能都不同。本文首先介绍了递归神经网络原理以及它的分类方法;其次对递归神经网络在理论上的最新研究进展做了一个分析与介绍,主要包括全局指数稳定性方面的研究,时滞递归神经网络以及其它递归神经网络在某些个类方法下的研究进展;最后对递归神经网络在应用领域的研究进展做一个介绍,主要对学者们研究较多的图像处理的应用,语音数据的文本处理的进展做一个介绍。