1）簡單介紹
我們知道在機器學習領域中，傳統的神經網路模型是從輸入層到隱藏層再到輸出層，層與層之間是全連線的，而每層之間的節點是無連線的，它的弊端我在這裡就不再贅述。我們主要介紹rnn，他為什麼稱為迴圈神經網路呢？因為它的每乙個輸出序列都與前面的輸出序列有關。具體表現在該網路會記錄前面的資訊並應用到當前輸出的計算中，也就是說各隱藏層之間是有連線的，它的模型如下：
2）rnn能做什麼？
rnn在nlp中的應用是非常成功的，如詞向量表達、語句合法性檢查、詞性標註等。
語言模型與文字生成（language modeling and generating text）
機器翻譯（machine translation）
語音識別（speech recognition）
影象描述生成（generating image descriptions）
3）常見的rnn模型
****** rnns(srns)
bidirectional rnns(雙向網路)
deep(bidirectional)rnns
esns(回聲狀態網路)
grus
lstms
cw-rnns：是一種使用時鐘頻率來驅動的rnns
第一章（1） 神經網路如何工作
恢復內容開始 1.1 尺有所短，寸有所長 問題計算機 人類快速的對成千上萬的大數字進行計算 簡單困難 在一大群人的 中尋找面孔 困難簡單 1.2 器 1.所有有用的計算機系統都有乙個輸入和輸出，並在輸入和輸出之間進行某種型別的計算，神經網路也是如此。2.機器接受了乙個輸入，並作出應有的 輸出結果。我...
第一章 簡介
執行緒的優勢 發揮多處理器的強大能力 由於基本的排程單位是執行緒，因此如果在程式中只有乙個執行緒，那麼最多同時只能在乙個處理器上執行。在雙處理器系統上，單執行緒的程式只能使用一半的cpu資源，而在擁有100個處理器的系統上，將有99 的資源無法使用。在gui應用，執行緒可以提高使用者介面的響應靈敏度...
第一章（簡介）
技術手段 包含運用虛擬專用網路 virtual private network vpn 加密協議，入侵檢測系統 intrusion detection system ids 入侵防禦系統 instrusion prevention system ips 訪問控制列表 access control l...