1.干货满满，整整50页，远远比网络上其他RNN的PPT好，PPT修改过3、4次 2.常见激活函数，损失函数 3.从原理出发讲解LSTM神经网络与传统RNN的区别 4.讲解多个RNN的变体原理细节，GRU、BRNN、BLSTM。 5.RNN的应用场景 6.RNN的背景及其意义

这是一个关于深度学习（CNN+RNN+LSTM）等的基础知识学习课件。

RNN和Temporal-ConvNet进行活动识别 ，（等额缴纳） 论文代码： （在杂志上接受，2019年） 项目： 抽象的 在这项工作中，我们使用ResNet-101演示了一个强大的基线两流ConvNet。 我们使用此基线来彻底检查RNN和Temporal-ConvNets的使用，以提取时空信息。 基于我们的实验结果，然后我们提出并研究了两个不同的网络，以进一步整合时空信息：1）时域RNN和2）初始样式的Temporal-ConvNet。 我们的分析确定了每种方法的特定局限性，这些局限性可能构成未来工作的基础。 我们在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果分别达到了94.1％和69.0％的最新性能，而无需大量的时间增强。 我们如何解决活动识别问题？ 演示版 GIF展示了我们的TS-LSTM和“时间-开始”方法的前3个预测结果。 顶部的文本是基本事实，三个文本是每种方法的预

ppt《LSTM的前身今世》介绍了RNN的发展历程，该资源包含BRNN、GRU、Attention等经典论文，一共9篇，可以作为NLP的入门。

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基于RNN的ECG分类 我们使用两层LSTM来实现心律不齐类型的分类。 数据集 使用的所有ECG数据均已从MIT-BIH心律失常数据库中获得，该数据库是用于设计和评估ECG分类算法的最常用数据集。

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深度学习算法RNN算法numpy复现内含数据集，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）主要用于时序数据，最常见的时序数据如文章，视频等，t时刻的数据与t−1时刻的数据存在内在的联系。RNN模型能够对这样的时序数据建模。

使用通过时间反向传播 (BPTT) 训练的递归神经网络进行非线性系统识别