深度学习RNN循环神经网络算法,充电了么,陈敬雷,一、课程优势 本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材 【自然语言处理原理与实战（人工智能科学与技术丛书）】 https://item.jd.com/13951851.html 和【分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）】，对应京东自营链接地址： https://item.jd.com/12743009.html 购买后加陈敬雷老师微信chenjinglei66领取课件代码资料！ 二、课程简介 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入， 在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。 循环神经网络主要用于自然语言处理（nature language processing，NLP）。可以用来处理和预测序列数据，广泛的用于语音识别、语言模型、机器翻译、文本生成(生成序列)、看图说话、文本(情感)分析、智能客服、对话机器人、搜索引擎、个性化推荐。 下面我们就对RNN的原理进行详细的讲解，然后针对自然语言处理语言模型的例子看看源码如何实现的。 适用人群：适合开发、大学生、职业晋升； 机器学习、神经网络、深度学习TensorFlow开发者； 相关从业者或转行人工智能