在前面的文章系列文章中，我們介紹了全連線神經網路和卷積神經網路，以及它們的訓練和使用。他們都只能單獨的取處理乙個個的輸入，前乙個輸入和後乙個輸入是完全沒有關係的。但是，某些任務需要能夠更好的處理序列的資訊，即前面的輸入和後面的輸入是有關係的。
不過讀者不用擔心，本文將一如既往地對複雜的東西剝繭抽絲，幫助您理解rnn以及它的訓練演算法，並動手實現乙個迴圈神經網路。
語言模型
rnn是在自然語言處理領域中最先被用起來的，比如，rnn可以為語言模型來建模。那麼，什麼是語言模型呢？
零基礎如何入門深度學習？
關於深度學習，網上的資料很多，不過貌似大部分都不太適合初學者。這裡有幾個原因 1.深度學習確實需要一定的數學基礎。如果不用深入淺出地方法講，有些讀者就會有畏難的情緒，因而容易過早地放棄。2.中國人或美國人寫的書籍或文章，普遍比較難一些。我不太清楚為什麼，不過確實是這樣子的。深度學習，確實需要一定的數...
零基礎深度學習
本內容比較適合零基礎但對人工智慧技術與人工智慧程式開發感興趣，想從事人工智慧相關工作或需要在本職工作中加入人工智慧技術的在職人員或在校學生。以python為主要開發語言，深入淺出快速上手最先進的深度學習技術。收穫 能夠使用程式開發技能完成諸如計算機視覺 自然語言處理等人工智慧任務，例如影象識別 智慧...
Paddle帶你零基礎入門深度學習 二
二 影象分類 卷積神經網路是目前計算機視覺中使用最普遍的模型結構。下面主要介紹卷積神經網路的一些基礎模組，包括 卷積 convolution 池化 pooling relu啟用函式 批歸一化 batch normalization 丟棄法 dropout 卷積計算 卷積是數學分析中的一種積分變換的方...