论文讲解：https://blog.csdn.net/qq_33302004/article/details/113992765

三种循环神经网络的介绍与比较，帮助大家对循环神经网络的理解

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字符张量流 使用Tensorflow在Python中使用字符级语言模型的多层递归神经网络（LSTM，RNN）。 灵感来自安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的。 要求 基本用法 要在tinyshakespeare语料库上使用默认参数进行训练，请运行python train.py 。 要访问所有参数，请使用python train.py --help 。 要从检查点模型中采样python sample.py 。 在学习仍在进行时进行采样（以检查最后一个检查点）仅在CPU或其他GPU中有效。 要强制CPU模式，请使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并随后unset CUDA_VISIBLE_DEVICES （在Windows上分别set CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并set CUDA_VISIBLE_DEVICES= ）。 要在

虚假新闻检测器使用LSTM-RNN 通过使用LSTM（长期短期记忆）递归神经网络，开发了深度学习模型来识别文章何时可能是假新闻。 数据集 数据集在kaggle网站上给出 任务 在nltk Framework的帮助下，通过删除标点符号，停用词等对文本数据进行预处理 执行一种热编码，包括填充序列 应用词嵌入语料库文件 训练具有100个神经元的单层LSTM模型 训练数据的准确性为99％，测试数据的准确性为90％

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