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上传时间: 2021-01-20
详细说明：详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Attention机制。
#一、从单层网络谈起
在学习RNN之前，首先要了解一下最基本的单层网络，它的结构如图：
#二、经典的RNN结构（N vs N）
如：
自然语言处理问题。x1可以看做是第一个单词，x2可以看做是第二个单词，依次类推。
语音处理。此时，x1、x2、x3……是每帧的声音信号。
时间序列问题。例如每天的股票价格等等
序列形的数据就不太好用原始的神经网络处理了。为了建模序列问题，RNN引入了隐状态h（hidden state）的概念，h可以对序列形的数据提取特征，接着再转换为输出。先从h1的计算开始看：
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