RNN的应用：模仿论文，模仿linux内核代码“写程序”（学习到排列和格式，而学不到代码的逻辑），模仿写作（将小说做分词做为token，可以学习写作的风格），机器翻译（SMT：看两种语言之间的匹配，还有re-order模型再对词句进行排序。 bing还在用SMT，而Google的tensorflow用的是NMT，NMT存在内存当中的数据要少一些。NMT是一个序列到另一个序列的学习），看图说话和问答（CNN(Image)+RNN(NLP)）。
Python_DL_July_深度学习_07_循环神经网络与LSTM
原文：https://www.cnblogs.com/tlfox2006/p/13173728.html