Question

在上一章中，我们学习了如何对静态图像进行分类。这是机器学习中很大的一个应用领域，但机器学习的研究内容绝不仅仅局限于此。本章将探讨序列模型（sequential model）。这些模型的强大之处在于借助它们可对序列输入进行分类或标记，生成文本序列或将一个序列转换为另一个序列。

然而，我们在本章所要学习的内容与静态分类和回归并无任何不同。循环神经网络提供了一些构件，可以很好地切入全连接层和卷积层的工具集。下面首先介绍相关基础知识。