【论文】利用Python开发长短时记忆网络，利用深度学习开发序列预测模型（Long Short-Term Memory Networks With Python，Develop Sequence Prediction Models With Deep Learning），246页pdf

题目： Long Short-Term Memory Networks With Python，Develop Sequence Prediction Models With Deep Learning

摘要： 长-短期记忆（LSTM）递归神经网络是当前最有趣的深度学习类型之一。它们被用来证明在语言翻译、自动图像字幕和文本生成等复杂问题领域的世界级结果。LSTMs与其他深度学习技术（如多层感知器（MLPs）和卷积神经网络（CNNs））有很大不同，因为它们是专为序列而设计的预测问题。我设计这本书是为了让你快速发现什么是LSTMs，它们是如何工作的，以及如何将这项重要的技术应用到你自己的序列预测问题中。

作者简介： Jason Brownlee博士是一名机器学习专家，他通过实践指导教开发人员如何使用现代机器学习和深度学习方法获得结果。