循环神经网络RNN以及LSTM的推导和实现
1. 从神经网络谈起 了解神经网络的都知道，神经网络做为一种非线性模型，在监督学习领域取得了state-of-art的效果，其中反向传播算法的提出居功至伟，到现在仍然是主流的优化神经网络参数的算法. 递归神经网络、卷积神经网络以及深度神经网络做为人工神经网络的"变种"，仍然延续了ANN的诸多特质，如权值链接，激励函数，以神经元为计算单元等，只不过由于应用场景的不一样衍生了不一样的特性，如：处理变长
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