RNN 進階：LSTM、GRU、SRU

使用Keras中的RNN模型进行时间序列预测
http://resuly.me/2017/08/16/keras-rnn-tutorial/

 Docs » Layers » 循环层 Recurrent
https://keras.io/zh/layers/recurrent/

 Keras之LSTM源码阅读笔记
https://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/73442391

 [Keras] 利用Keras建構LSTM模型，以Stock Prediction 為例 1
https://medium.com/@daniel820710/%E5%88%A9%E7%94%A8keras%E5%BB%BA%E6%A7%8Blstm%E6%A8%A1%E5%9E%8B-%E4%BB%A5stock-prediction-%E7%82%BA%E4%BE%8B-1-67456e0a0b

 人人都能看懂的GRU
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32481747

 从 RNN, LSTM, GRU 到 SRU
https://mp.weixin.qq.com/s/WSNb7VLdQQHBmRipuFEZOA?

CNN（卷積神經網絡）、RNN（循環神經網絡）、DNN（深度神經網絡）的內部網絡結構的區別
https://kknews.cc/zh-tw/news/6n84mm3.html

[資料分析&機器學習] 第5.1講: 卷積神經網絡介紹(Convolutional Neural Network)
https://medium.com/jameslearningnote/%E8%B3%87%E6%96%99%E5%88%86%E6%9E%90-%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92-%E7%AC%AC5-1%E8%AC%9B-%E5%8D%B7%E7%A9%8D%E7%A5%9E%E7%B6%93%E7%B6%B2%E7%B5%A1%E4%BB%8B%E7%B4%B9-convolutional-neural-network-4f8249d65d4f

卷积神经网络（CNN）入门讲解
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31657315

DNN、CNN、RNN、LSTM的区别
http://dingby.site/2018/03/26/DNN%E3%80%81CNN%E3%80%81RNN%E3%80%81LSTM%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB/

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