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没有深度学习基础? 没关系，这是一个面向艺术家的 RNN 教程，教你用神经网络来生成作品

我们都知道，神经网络下围棋能赢柯洁、读X光照片好过医生、就连文本翻译上也快超过人类了……其实在写代码方面，神经网络也丝毫不落下风……用Linux源代码训练2小时，一个递归神经网络就能重写好它自己的代码，这是不是比程序员学得还快？为了帮大家一窥究竟，AI100（rgznai100…

本文是机器学习大牛Jason Brownlee系统介绍RNN的文章，他在文中详细对比了LSTM、GRU与NTM三大主流架构在深度学习上的工作原理及各自特性。读过本文，你就能轻松GET循环神经网络在语音识别、自然语言处理与机器翻译等当前技术挑战上脱颖而出的种种原因。 作者 | Ja…

介绍了应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。

去年研究了一段时间的语音识别，出于一些功耗的考虑，主要精力还是放在了Spinx这个传统方法的实现上。HMM方法的局限性还是挺明显的，如今语音识别的先进技术基本都是基于DNN的。而RNN更是非常适合语音这种序列的处理。前面在github上偶然发现了一个语音识别的学习项目，里面提供…

在第一篇文章中，我们看到了如何使用 TensorFlow 实现一个简单的 RNN 架构。现在我们将使用这些组件并将其应用到文本分类中去。主要的区别在于，我们不会像 CHAR-RNN 模型那样输入固定长度的序列，而是使用长度不同的序列。 这个任务的数据集选用了来自 Cornell…