循环神经网络发展史
2013年，循环神经网络是普遍存在的动态输入序列的最佳的技术方案，而卷积神经网络主要应用于计算机诗句领域递归神经网络的诞生是RNN和CNN将语目是为统一序列，并将其层次化，从单词被组合呈高阶短语和从句，且这些短语和从句本身可以根据一组生产规则递归组合
核心循环神经网络常用算法及对比
循环神经网络中主要以长短期记忆网络和门控循环单元网络为主流运用，起主要区别在于LSTM拥有输入门、遗忘门和输出门、而GRU仅有两门分别为更新门和复位门。麻LSTM与GRU功能上的主要区别在于相比LSTM:GRU参数更少，训练速度更快，但提供数量庞大时，LSTM平均柄息传递效果将高于GRU
卷积神经网络应用领域
循环神经网络典型应用领域主要包括语音识别、情感分类、DNA序列分析、机器翻译、文本生成、生成图像描述等，将其技术合理运用行业中将有效减少人工成本支出，提高其工作效率，如可穿戴设备、智能家居、无人驾驶汽车等行业应用，语音识别技术的合理运用将提高各行业产品之间的运行时效，且提高设备与使用者之间的互动性
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