【笔记】吴恩达 深度学习 序列模型 第一周 知识点总结

大约半年前在coursera上学完了Ng的深度学习，受益匪浅。只不过时间长了，有的知识点也忘了。趁着寒假宅家，索性复习总结一遍。

第一周主要引入了循环神经网络，然后介绍了其基本结构，随后抛出普通RNN的问题（不能记录先前信息、梯度消失等），引出用于解决这些问题的改进RNN结构——GRU和LSTM，最后介绍了双向RNN和深层RNN。

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Why sequence models

这一小节，介绍了序列模型的应用领域。比较常见的有语音识别、情感分析、机器翻译和命名实体识别（前三个，在后面的编程作业都有涉及）。此外，还有音乐生成（文本生成）（作业有涉及）、DNA序列分析和视频动作识别。

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Notation

这一小节，介绍了序列模型的标注方法，可以根据不同的应用场合采用不同的标记方法。比如在命名实体识别里面，对于一个句子x，如果出现的是人名，则输出1，否则为0。

对于每一个序列问题，都应该有一个词汇表，用于将序列中的每一个单词，映射成一个one-hot向量。但是仅仅映射成one-hot向量是不够的，还需要添加词向量才行（第二周会讲）。

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Recurrent Neural Network Model

这一小节，从用传统神经网络来处理序列模型引发的问题，引出了RNN模型。

有两个问题，第一个是对于序列模型而言，每个样本的长度是不一样的，而传统NN的第一层Neuron数量又是固定的。第二个是对于序列问题而言，前