用Apache MXNet構建一個循環神經網絡

編者注：文中超鏈接如果不能訪問可以點擊「閱讀原文」訪問本文原頁面。 在之前的教程裏，我們使用一種叫卷積神經網絡（CNN）的深度學習技術來對文本和圖片進行分類。儘管CNN是一種強大的技術，但它卻不能從序列型輸入（如語音和文字）中學習到時間性的特徵。另外，CNN使用一個固定長度的卷積核來學習空間的特徵。這種類型的神經網絡被叫做前饋神經網絡。而循環神經網絡（RNN）則可以學習到時間特徵，而且比前饋神經網

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