深度學習在資料中的應用---迴圈神經網路
第一次接觸迴圈神經網路。。。。。。
迴圈神經網路是針對序列資料建模的深度學習模型，在自然語言處理、語音識別等領域中應用較為廣泛。（以前接觸的基本上都是影象方面的東西）
先總結一下文章的內容，下次主要介紹一下迴圈神經網路的工作機理：
看完文章得到的結果就是：CNN比較適用於影象特徵的挖掘，RNN比較適用於序列資料的處理。
由於深度學習模型需要大資料的支撐，可訓練的資料較少時可以通過AE模型或者是生成式對抗網路（GAN）進行資料擴增（這個也可以展開研究一下，對於資料處理是很實用的方法嘛）。
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