观看吴恩达教授深度学习-循环神经网络有感

观后感：

看完（RNN）循环神经网络后，第一个感觉是没有看懂，具体有几点

（1）模型图很抽象，不知道输入的X、Y（即输入输出到底是什么），如果不知道输入输出具体是什么，那么根本无法对样本做标记，那么理解模型的具体算法就无从谈起。

（2）卷积神经网络中的参数也很抽象，具体有哪些参数无法从模型图上得知。

（3）循环神经网络中的神经元输入输出到底是什么，第i个神经元的输出的什么怎么传到第i+1个神经元

总结：

1.不知道参数有哪些

2.每个神经元的输入输出是什么

3.训练样本如何做标记

解决办法：

所以如果想要弄明白循环神经网络（RNN）在做什么，我们需要观看一点基础的内容，对循环神经网路有一个感性的认识，所以我看了下面这个博客（博主为 谢小小XH），附链接https://www.geek-share.com/detail/2708702269.html。我认为这篇博客对初学者弄懂循环网络非常有帮助。（但是我在看双向循环神经网络的时候还是有点不太明白，里面的一些细节，特别是初始向量这块）

以下还有几篇文章对理解循环神经网络非常有帮助，附链接

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/（LSTM）

http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/（RNN）