1. RNN（Recurrent Neural Network） 时间轴 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入
>在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景，同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。 > 作者 TechLea
https://www.jianshu.com/p/f3bde26febed 这篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks（by Andrej Karpathy，Stanford的Li Fei-Fei的博士生。文章介绍
现代语音增强算法利用大量递归神经网络(RNNs)实现了显著的噪声抑制。然而，大型RNN限制了助听器硬件(hearing aid hardware，HW)的实际部署，这些硬件是电池供电的，运行在资源受限的微控制器单元(microcontroller units，MCU)上，内存和计算能力有限。在这项工
