㈠ 循環神經網路（RNN）的應用
循環神經網路（RNN）是目前深度學習最有前景的工具之一，它解決了傳統神經網路不能共享從數據中共享位置的特徵的問題。目前，RNN已經枝胡禪有了不少有意思的應用：
語音識別 ：輸入的語音數據，生成相應的語音文本信息。比如微信的語音轉文字功能。
機器翻譯 ：不同語言之間的相互轉換。像有道翻譯、騰訊翻譯官等。最近微軟據說實現了中翻英媲美人類的水平
音樂生成 ：使用RNN網路生成音樂，一般會用到RNN中的LSTM演算法（該演算法可以解決RNN網路中相距較遠的節點梯度消失的問題）。下面這個github項目實現了jazz音樂的生成。
deepjazz
文本生成 ：利用RNN亦可以生成某種風格的文字。有興趣的可以看一下一下兩個github項目
numpy實現字元層面的文本生成器
keras實現特定作家風格的文本
情感分類 ：輸入文本或者語音的評論數據，輸出相應的打分數據。
DNA序列分猛塵析 ：輸入的DNA序列，輸出蛋白質表達的子序列。
視頻行為識別 ：識別輸入的視頻幀序列中的人物行為做謹。
實體名字識別 ：從文本中識別實體的名字。
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