1.1 为什么选择序列模型
x: Harry Potter and Hermione Granger invented a new spell.
y: 1 1 0 1 1 0 0 0 0
1.2 数学符号
1.3 循环神经网络Recurrent Neural Networks
RNN的限制是它在某一时刻的预测只来自于序列之前的输入信息
1.4 通过时间的反向传播
1.5 不同类型的循环神经网络
many-to-many: 多对多，识别姓名（、机器翻译
many-to-one：多对一，电影评级
one-to-one：一对一，简单神经网络
one-to-many：音乐生成
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1.6 语言模型和序列生成
language model and sequence processing
1.7 新序列采样
sampling a sequence from a trained RNN
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1.8 带有神经网络的梯度消失
gradient clipping梯度修剪：观察你的梯度向量，如果它大于某个阈值，缩放梯度向量，保证它不会太大。
1.9 GRU单元Gate Recurrent Unit
GRU改变了RNN的隐藏层，使其可以更好地捕捉深层连接，并改善了梯度消失问题。
GRU单元（门控循环神经网络）可以有效解决梯度消失的问题，并且能够使你的神经网络捕获更长的长期依赖。
GRU（simplified)
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1.10 长短期记忆（LSTM）
long short term memory
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何时使用GRU还是LSTM没有统一的准则，GRU的优点是这是个更简单的模型，所以更容易创建一个更大的网络，而且它只有两个门，在计算性上也运行得更快，也可以扩大模型的规模。但是LSTM更加强大和灵活，因为它有三个门。
1.11 双向神经网络Bidirectional RNN
1.12 深层循环神经网络
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2.1 词汇表征 Word representation
visualizing word embeddings 可视化词嵌入
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2.2 使用词嵌入
2.3 词嵌入的特性
analogies using word vectors
cosine similarity
2.4 嵌入矩阵embedding matrix
2.5 学习词嵌入
2.6 Word2Vec
skip-grams
I want a glass of orange juice to go along with my cereal.
content c ("orange") —— target t ("juice")
6257 4834
分母部分的求和会很缓慢，解决方案是使用一个分级的softmax分类器（hierarchical softmax classifier)
2.7 负采样
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2.8 GloVe词向量 global vectors for word representation
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2.9 情绪分类 sentiment classification
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2.10 词嵌入除偏
3.1 基础模型 basic models
3.2 选择最可能的句子
greedy search vs beam search
3.3 定向搜索 Beam search
3.4 改进定向搜索
3.5 定向搜索的误差分析
3.6 Bleu得分 bilingual evaluation understudy(s双语评估替补)
Bleu score on n-grams only
combined Bleu score:
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在图像描述应用中，对于同一图片的不同描述，可能是同样好的；或者对于机器翻译来说，有多个一样好的翻译结果，BLEU提供了一个能够自动评估的方法，帮助加快算法开发进程。
3.7 注意力模型直观理解 attention model intuition
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3.8 注意力模型 attention model
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3.9 语音辨识 speech recognition
attention model for speech recognition
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CTC(connectionist temporaral classification) cost for speech recognition