目录
01 循环神经网络和卷积神经网络
02 RNN的梯度消失问题
03 RNN中的激活函数
04 长短期记忆网络
05 Seq2Seq模型
06 注意力机制
RNN很多领域：机器翻译、序列标注、图像描述、推荐系统、智能聊天机器人、自动作词作曲等
（1）处理文本数据时，RNN与前馈神经网络相比有什么不同？
RNN为什么会出现梯度消失？有什么改进方法？
ReLU
（1）LSTM如何实现长短期记忆功能？
（2）LSTM各模块激活函数
（1）什么是Seq2Seq模型？优缺点？
（2）Seq2Seq模型解码时，常用方法
Seq2Seq模型进入注意力机制的原因？为什么选用双向RNN？
目录 1. RNN 的基本结构 2. RNN 的训练方式 3. RNN 的应用领域 4. RNN 的优缺点 5. 总结 1. 长短时记忆网络（LSTM） 2. 双
补充：torch.randn()函数返回一个张量，包含了从正态分布（均值为0，方差为1）中抽取的一组随机数。张量的形状由参数决定，参数个数任意。 例如：torch.rand
RNN循环神经网络 RNN循环神经网络，又称为时间循环神经网络。同样缩写是RNN的还有一种叫做递归神经网络（结构循环时间网络）。 1.基本循环神经网络 ![1624
1. 概述 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）主要用于时序数据，最常见的时序数据如文章，视频等， t t t时刻的数据与 t −
1.46.循环神经网络RNN RNN是Recurrent Neural Networks的缩写，即循环神经网络，它常用于解决序列问题。RNN有记忆功能，除了当前输入，还把
对于人类而言，以前见过的事物会在脑海中留下记忆，虽然随后记忆会慢慢消失，但是每当经过提醒，人们往往可以重拾记忆。在神经网络中也是一样，之前介绍的CNN模型都是与时间序列无关的模
RNN循环神经网络 序列数据：与先后顺序有关的数据。 对于序列数据，可以使用循环神经网络。 H t = ϕ ( X t W x h + H t − 1 W
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/77776743][blog.csdn.net_pipisorry_articl
目录 01 循环神经网络和卷积神经网络 02 RNN的梯度消失问题 03 RNN中的激活函数 04 长短期记忆网络 05 Seq2Seq模型 06 注意力机制 -
目录 01 多层感知机与布尔函数 02 深度神经网络中的激活函数 03 多层感知机的反向传播算法 04 神经网络训练技巧 05 深度卷积神经网络 06 深度残差网络
￡神魔★判官ぃ
灰太狼
深碍√TFBOYSˉ_
我会带着你远行
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