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使用 Python 和 Theano 实现的循环神经网络，用于对序列数据进行建模，即 Recurrent-Neural-Networks
资源介绍
循环神经网络
这是一个用于三种输出的 RNN：实值、二进制和 softmax。 并针对五种激活函数：sigmoid、tanh、relu、lstm、gru。 要运行代码，您需要在 PYTHONPATH 中有 Theano 库：
然后将结果保存在 *.png 文件下： .png 要使用不同的超参数测试模型，您需要修改任何测试函数。
使用默认参数运行代码在 CPU 上大约需要 5 分钟。
相关资源
格雷厄姆泰勒的实现：
Razvan Pascanu 的实现：
Alex Grave 的论文很好地描述了 RNN：
Yoshua Bengio、Aaron Courville 和 Ian Goodfellow 着书：
深度学习 - 第 12 章
注意
此代码的分发没有任何明示或暗示的保证。