2019 小土刀再启程

这一讲我们来看看 RNN，关于 RNN 其实前面 CS20 和 CS230 都有比较详细介绍，这里主要看看 PyTorch 如何快速实现。

从前觉得，爱折腾指的是折腾各种身边的东西，随着年龄渐长，才意识到真正的折腾是折腾自己。

这一讲我们来看看 CNN，关于 CNN 其实前面 CS20 和 CS230 都有比较详细介绍，这里主要看看 PyTorch 如何快速实现。

这一讲我们主要来学习下构造模型的相关技术，包括读取、存储和计算，基本可以直接上手代码，文章属于小小补充。

第一课我们来学习一些有关深度学习的基础知识，方便后面的深入学习。

《动手学深度学习》是一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。这个系列是我学习的过程和笔记，对原有的 Jupyter Notebook 形式做了一定的修改，方便直接在命令行中运行和交互。注：本系列采用 PyTorch 编写代码，故 MXNet 相关内容，不会涉及。

我忽然进入了喜欢读人物传记的阶段，这一次真的感觉到，也许他们身上，能找到我想要的答案。

道路千万条，安全第一条。选择需谨慎，勿乘集装箱。

主课的最后一讲，我们来看看非常出名的 Seq2Seq 模型和注意力机制，这些都是 RNN 得以在机器翻译、语音识别、自然语言处理领域大放异彩的重要原因。

前面我们学习了 RNN，这次就来看看 RNN 最突出的使用场景 —— 自然语言处理(Natural Language Processing)