TensorFlow：简单的递归神经网络
TensorFlow: simple recurrent neural network
我已经使用 TensorFlow 构建了一些神经网络，例如基本的 MLP 和卷积神经网络。现在我想继续学习循环神经网络。但是，我在自然语言处理方面没有经验。因此，RNN 的 TensorFlow NLP 教程对我来说并不容易阅读（也不是很有趣）。
基本上我想从一些简单的东西开始，而不是 LSTM。
如何在 TensorFlow 中构建一个简单的循环神经网络，例如 Elman 网络？
我只能找到 TensorFlow 的 GRU- 或 LSTM RNN 示例，主要用于 NLP。有谁知道一些简单的循环神经网络教程或 TensorFlow 示例？
此图显示了一个基本的 Elman 网络，通常简称为 SRN（简单循环网络）：
一种选择是使用位于 tensorflow/python/ops/rnn_cell.py 中的内置 RNNCell。
如果您不想这样做，可以制作自己的 RNN。 RNN 将使用时间反向传播进行训练。尝试将网络展开固定数量的步骤，例如考虑长度为 10 的输入序列。然后，您可以在 python 中编写一个循环，为网络的每一步执行所有矩阵乘法。每次您都可以获取上一步的输出并将其与该步骤的输入连接起来。它不会有太多的代码行来使这个工作。
我已经使用 TensorFlow 构建了一些神经网络，例如基本的 MLP 和卷积神经网络。现在我想继续学习循环神经网络。但是，我在自然语言处理方面没有经验。因此，RNN 的 TensorFlow NLP 教程对我来说并不容易阅读（也不是很有趣）。
基本上我想从一些简单的东西开始，而不是 LSTM。
如何在 TensorFlow 中构建一个简单的循环神经网络，例如 Elman 网络？
我只能找到 TensorFlow 的 GRU- 或 LSTM RNN 示例，主要用于 NLP。有谁知道一些简单的循环神经网络教程或 TensorFlow 示例？
此图显示了一个基本的 Elman 网络，通常简称为 SRN（简单循环网络）：
一种选择是使用位于 tensorflow/python/ops/rnn_cell.py 中的内置 RNNCell。
如果您不想这样做，可以制作自己的 RNN。 RNN 将使用时间反向传播进行训练。尝试将网络展开固定数量的步骤，例如考虑长度为 10 的输入序列。然后，您可以在 python 中编写一个循环，为网络的每一步执行所有矩阵乘法。每次您都可以获取上一步的输出并将其与该步骤的输入连接起来。它不会有太多的代码行来使这个工作。