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文档摘要

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递归神经网络梯度学习算法收敛性的深度剖析与比较研究

一、引言

1.1研究背景与意义

递归神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）作为一种强大的深度学习模型，在诸多领域取得了令人瞩目的成果。RNN是一种具有循环结构的神经网络，其核心特点是能够处理序列数据，并对序列中的信息进行记忆和传递。与传统的前馈神经网络不同，RNN的隐藏层不仅接收当前输入层的信息，还接收上一时刻隐藏层自身的输出信息，这种独特的结构赋予了RNN对序列数据中长距离依赖关系的捕捉能力。例如在自然语言处理中，一个句子里前面出现的词汇往往会对后续词汇的理解和生成产生影响，RNN能够通过其循环结