定义了交通微循环概念．建立了交通微循环网络设计双层优化模型，上层问题为在满足路段饱和度约束及最大改造能力约束的条件下使得交通微循环对环境影响最小、交通效率最高及投资最省；下层问题采用用户均衡交通分配来描述驾驶员的路径选择行为．运用功效系数法构造了多目标规划的评价函数，并通过遗传算法建立了模型的求解算法．算例表明，通过求解双层规划模型可同时确定交通微循环网络构成及各条道路改造后的通行能力．

循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，适合序列数据的建模。它在语音识别、自然语言处理等领域取得了成功。是除卷积神经网络之外深度学习中最常用的一种网络结构。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾循环神经网络的发展历程与在各个领域的应用。

循环神经网络学习流量预测lstm适用于初学者学习使用

用于自然语言处理的神经网络模型入门。 在过去几年中，神经网络重新成为强大的机器学习模型，得到在诸如图像识别和语音状态的最先进的结果处理。最近，神经网络模型也开始应用于文本，自然语言信号，再次取得了非常有希望的结果。本教程调查神经从自然语言处理研究的角度出发，试图网机型带来自然语言的研究人员加快速度与神经技术。本教程涵盖自然语言任务的输入编码、前馈网络、卷积网络、循环网络和递归网络，以及的计算图用于自动梯度计算抽象。

图像去雨逐步优化循环网络 PreNet 源代码。

一个经典的LSTM教程，以图形化方式开始，从RNN开始，逐步引入Cell的思想和各种门的思想。 Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw everything away and start thinking from scratch again. Your thoughts have persistence. Traditional neural networks can’t do this, and it seems like a major shortcoming. For example, imagine you want to classify what kind of event is happening at every point in a movie. It’s unclear how a traditional neural network could use its reasoning about previous events in the film to inform later ones. Recurrent neural networks address this issue. They are networks with loops in them, allowing information to persist.

 针对规模化、精确化网络舆情分析的需求，文中对文本情感的分析方法进行了研究。通过结合深度学习中卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的优点，提出了多重卷积循环网络（CRNN）。该网络既保留了CNN深层次、拟合能力强的特性，又引入RNN中的长短记忆单元（LSTM），提升网络对于长文本序列的分析能力。基于该网络，其对网络舆情的分析方法流程进行了设计。仿真结果表明，所提出的方法在标准数据集NLPCC2013上，准确率、召回率和F1值相较于RNN、CNN网络分别可以提升约6%、2%和2%。

常用深度网络模型,深度卷积网络、深度循环网络，生成对抗网络