一、引入 首先从系统（system）的概念讲起，系统有一个输入和一个输出（IO）。基于不同的场景，系统又被叫做函数（function）、转化（t...

RNN的类型 一对一：标准神经网络一对多：语音生成多对一：关系提取、情感分析多对多（输入输出等长）：命名实体识别多对多（输入输出不等长）：语言翻译

前反向传播示例图 针对实体识别的简化案例，损失函数需要依据所有输出来计算

序列问题为什么不使用标准神经网络？ 输入和输出在不同样本的长度不一定相等参数不共享，即无法共享学习到的特征（联想到卷积核） 循环神经网络 初始化...

以命名实体识别系统为例讲解使用的符号 简单的输出形式 怎么表示输入？ 构建词典one hot形式表示每一个词遇到不在词典中的词，创建一个新标记表示

序列模型特点 序列模型也是基于训练集（X, Y）的监督学习类型：输入和输出都为序列 OR 只有输入或输出为序列 序列模型解决的问题