视频教程【第12期】 | 教你用5分钟搭建RNN（循环神经网络）
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编译 | AI科技大本营（rgznai100）
循环神经网络或递归神经网络（Recurrent Neural Networks）可以描述动态时间行为，和前馈神经网络（Feedforward Neural Network）接受较特定结构的输入不同，RNN将状态在自身网络中循环传递，因此可以接受更广泛的时间序列结构输入。
手写识别是最早成功利用RNN的研究结果，目前RNN已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了成功以及广泛应用。
在本视频中，Siraj Raval将介绍一些关于RNN的基础知识，以及演示他如何使用80行的Python来搭建一个可以预测两个二进制数之和的RNN。
来跟着Siraj Raval一起开始吧……
代码链接：https://github.com/llSourcell/recurrent_neural_net_demo
程序员想转型AI却迟迟无法开始？也许你需要一种更加有趣的学习方式。
Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手，毕业于哥伦比亚大学，曾任职于 Twilio 和 Meetup。一年以来，他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝，视频内容包含：如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例，更加令人钦佩的是，这些视频长度大多都在10分钟以内，实在是快速上手AI的一条捷径。
为了使更多的中国开发者看到这些有用的视频，AI科技大本营已经联系到Siraj Raval，并获得了翻译其系列视频的授权，我们将在每周一、三、五定期更新，欢迎大家持续关注！
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