[人工智能]循环神经网络概述

最早算法RNN的出现解决了序列问题，但存在一些缺点，因此一些变体被提出。LSTM在原始RNN基础上引入门控制机制，能够很好的解决长期依赖问题。后来出现一些改进方法，并包含一些对比的总结。然后出现了seq2seq框架进行实践的应用。

应用中主要包括机器翻译，语音识别，图片描述，手写识别，诗歌生成，对话模型，情感分析，它们都是处理序列信息为主的应用范围。