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循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有循环单元按链式连接的递归神经网络。目前RNN已经广泛应用于语音识别、文本分类等自然语言处理任务中。本文致力于解决和完成自然语言处理中的难题之一——机器自动写诗，采用循环神经网络(RNN)的变体长短时记忆网络（Long Short Term Memory networks， LSTM），通过合理的设计网络结构和算法实现了自动写诗和藏头诗的功能。

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电子病案命名实体识别(NER)任务是指自动识别病案文本中的各种命名实体。中国临床NER仍然是一个巨大的挑战。其中一个主要原因就是中文分词会导致下游作品错误。此外，现有的方法只使用一般领域的信息，没有考虑到来自医学领域的知识。

人工智能算法学习

论文讲解Quo Vadis, Action Recognition A New Model and the Kinetics Dataset

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里面有两本书 Francois Chollet-Deep Learning with Python-Manning Publications (2017) 和中文版本(2018年翻译)