循环和递归神经网络
RNN的结构。循环神经网络的提出背景、优缺点。着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。双向RNN递归神经网络LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。针对梯度消失（LSTM等其他门控RNN）、梯度爆炸（梯度截断）的解决方案。Memory Network（自选）Text-RNN的原理。利用Text-RNN模型来进行文本分类。Recurrent Convolutional Neural Networks（RCNN）原理。利用RCNN模型来进行文本分类。
转载 https://blog.csdn.net/yanyiting666/article/details/88620434
