递归神经网络库

RNNLIB 是一个递归神经网络库序列标签问题，如语音和手写识别。它实现了长短期内存 （LSTM） architecture1，以及更传统神经网络的结构，例如多层感知器和标准递归网络与非线性隐患的单位。其最重要的功能是： 双向长短期 Memory2，它提供对长范围中所有输入 directionsConnectionist 颞 Classification3 的上下文信息的访问，使系统转录未细分的序列 dataMultidimensional 复发性神经 Networks4，扩展到多个时空维度的数据系统 （图像、 视频等磁共振成像扫描。）

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