RNN简介 现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：拥有记忆的能力，并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。 网络结构及原理 循环神经网络的基本结构特别简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元和下一次的输入一起进入神经网络中。 一个最简单的循环神经网络在输入时的结构示意图：

文字识别工具箱 1.项目介绍 该项目是基于pytorch深度学习框架，以统一的改写方式实现了以下6篇经典的文字识别论文，论文的清单如下。该项目会持续进行更新，欢迎大家提出问题以及对代码进行贡献。 模型 文章标题 发表年份 模型方法划分 神经网络 《基于端到端的可训练神经网络基于图像的序列识别及其在场景文本识别中的应用》 2017年 CNN + BiLSTM + CTC 神经网络 《 OCR门控递归卷积神经网络》 2017年 门控循环抽提层+ BiSTM + CTC 扇子 《关注：在自然图像

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（hid