本文摘要：该作者于2017年末，对过去一年的深度学习研究成果进行整理总结，并计划按专题分类重新推送相关文章。其中，深度学习部分涵盖了LSTM神经网络、GRU神经网络以及基础的循环神经网络(RNN)结构，同时涉及卷积神经网络(CNN)的应用。重点介绍了在序列数据处理中起到关键作用的seq2seq模型。尽管Java深度系列也在整理之列，但本篇将专注于推送深度学习方向的文章，回溯过去一年的研究轨迹，以期为读者提供系统全面的学习资源。

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2017快过完了，大家过去一年收获如何？不管怎样，保持好心态，未来不迎，当下不杂，既过不恋。

近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍，包括：“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核”。

本篇推送深度学习相关文章。

LSTM神经网络

GRU神经网络

循环神经网络

卷积神经网络

深度学习的seq2seq模型

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名词解释

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LSTM神经网络：LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸问题。其通过引入“门”机制（包括输入门、遗忘门和输出门），能够更有效地捕捉并保留长期依赖信息，在语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域有着广泛的应用。

GRU神经网络：GRU（Gated Recurrent Unit）也是一种改进型的循环神经网络，与LSTM类似，它同样具备处理长距离依赖的能力。GRU通过简化LSTM的设计，合并了记忆细胞状态和隐藏状态，并仅采用两个门控机制——更新门和重置门，从而降低了模型复杂度，提高了训练效率，在很多序列建模任务中可获得与LSTM相当甚至更好的性能表现。

seq2seq模型：seq2seq（Sequence to Sequence）模型是深度学习中的一种常见架构，主要用于处理序列到序列的转换任务。这种模型通常由一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder）组成，编码器将输入序列转化为固定长度的向量表示，解码器再基于该向量生成目标序列。seq2seq模型在机器翻译、文本摘要、对话系统等应用场景中表现出色，尤其在谷歌的神经机器翻译系统中得到广泛应用，极大地推动了自然语言处理领域的发展。