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New technologies in engineering, physics and biomedicine are demanding increasingly complex methods of digital signal processing. By presenting the latest research work the authors demonstrate how real-time recurrent neural networks (RNNs) can be implemented to expand the range of traditional signal processing techniques and to help combat the problem of prediction. Within this text neural networks are considered as massively interconnected nonlinear adaptive filters.
工程、物理和生物医学领域的新技术对数字信号处理的方法提出了越来越复杂的要求。通过介绍最新的研究工作，作者展示了如何实现实时递归神经网络（RNN），以扩大传统信号处理技术的范围，并帮助解决预测问题。在本文中，神经网络被认为是大规模互联的非线性自适应滤波器。
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