2019年4月17日12:40，在工B308办公室，beat365官方网站尹珠老师作了“循环神经网络（RNN）”的学术报告，beat365官方网站青年教师和部分学生聆听此次报告。
首先，尹珠老师简要概括了前面讲到的DNN和CNN的知识，提出对于具有连续的数据训练样本输入，即连续的且长短不一的序列，很难直接的拆分成一个个独立的样本并通过DNN/CNN进行训练。从而引出循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），并对其作用原理及主要应用进行概述，之后重点讲解了RNN的主要结构，并对其异变结构长短期记忆网络LTMS进行详细讲解，从其基本模块到整体算法，并用实例分析该算法在解决语义情境翻译等效果显著。最后，尹珠老师总结了DNN、CNN和RNN的优缺点，并给出相关学习书籍和网站供大家参考学习。
通过本次循环神经网络RNN讲座知识的开展，大家对于 RNN知识的学习得到了进一步拓展，同时开阔了大家的视野，激发了科研学习的热情，为今后的科研提升打下了基础。
(撰稿：尹珠 审核：路红梅)
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