循环神经网络与 Seq2Seq 模型

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循环神经网络与 Seq2Seq 模型	本讲将重点讲解循环神经网络(RNN)的结构和运作机制，以及如何用其处理序列数 据。同时也会介绍编码器-解码器(Seq2Seq)架构，并通过代码实战演示如何基于 RNN 实现一个简单的 Seq2Seq 模型完成机器翻译任务。 1. 循环神经网络处理序列数据的优势 2. 常见 RNN 变体：LSTM、GRU 等 3. Seq2Seq 架构：编码器-解码器 4. 基于 RNN 的 Seq2Seq 模型实战 5. 项目实战：用 Seq2Seqs 实现简单的机器翻译