1.回圈神經網路的應用
語音問答、機器翻譯、作詞機、作詩、模仿寫論文、模仿寫代碼、影像理解、視覺問答
1.回圈神經網路的基本機構
2.深度RNN
3.雙向RNN
4.回圈神經網路基本結構小結
5.BP演算法
6.BPTT演算法
1.傳統RNN的問題
2.LSTM
（1）LSTM（Long Short-term Memory 長短期記憶模型）
（2）傳統RNN VS LSTM
3.GRU（Gated Recurrent Unit 門控回圈單元）
因為LSTM有三個門，運算復雜，所以對它進行改進，從而產生了GRU，
（1）GRU與LSTM的異同
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