個人總結：從RNN到LSTM GRU 注意力機制
前言 RNN擅長解決的問題是連續的序列，且序列的長短不一，比如基於時間的序列：一段段連續的語音等。這些序列比較長，且長度不一，比較難直接拆分成一個個獨立的樣本通過DNN/CNN進行訓練。 而RNN由於其獨有的結構和優勢，能夠處理DNN/CNN所不能及的問題。 RNN的5種不同架構 one2one: 一個輸入對應一個輸出。 one2many: 一個輸入對應多個輸出，這個架構多用於圖片的對象識別，即輸
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