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循环神经网络RNN：简介、应用及学习大纲

最近有个比赛设计到了自然语言处理。所以先跳过《动手学深度学习》的卷积神经网络章节，进行循环神经网络章节的学习

一、简介

循环神经⽹络（recurrentneural networks）被设计⽤来更好地处理时序信息。它引⼊状态变量来存储过去的信息，并与当前的输⼊共同决定当前的输出。

二、应用

RNN常用于处理序列数据，比如：

  • 一段文字或声音
  • 购物或观影的顺序
  • 图像中的一行或一列像素

所以，RNN常常用于：

  • 语言模型
  • 文本分类
  • 机器翻译
  • 语音识别
  • 图像分析
  • 手写识别
  • 推荐系统

本次学习的重点是：语言模型

三、学习大纲

  1. 介绍语言模型基本概念，并由该问题激发RNN的设计灵感
  2. 描述RNN的梯度计算方法，从而探究RNN训练可能存在的问题
  3. 对于其中某些部分，介绍含门控的RNN
  4. 拓展RNN的架构，比如双向循环神经网络

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