第09課：一網打盡神經序列模型之 RNN 及其變種 LSTM、GRU

首先，我們來思考下，當人工神經網絡從淺層發展到深層；從全連接到卷積神經網絡。在此過程中，人類在圖片分類、語音識別等方面都取得了非常好的結果，那麼我們爲什麼還需要循環神經網絡呢？ 因爲，上面提到的這些網絡結構的層與層之間是全連接或部分連接的，但在每層之間的節點是無連接的，這樣的網絡結構並不能很好的處理序列數據。 序列數據的處理，我們從語言模型 N-gram 模型說起，然後着重談談 RNN，並通過 R

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