AI 学习

我们有时候需要处理一些 时间序列数据，比如 股票预测，天气预测，根据前面单词预测后续一个单词等场景。神经网络在处理这些问题，有他的局限性。RNN 就发挥它的作用了。

本文主要是对卷积网络的基础的理解，深入到每个组件里面去了解他的构成，不过多讨论理论，反正从每个小组件的代码和例子中理解，这样会对 基础原理 了解得更加的扎实。

前文中已经对 CNN 组件 以及整体的数据流动有了解，有需要的可以翻看之前的文章，后面我们直接应用 CNN 来解决实际问题，动手操作才是学习的根本。