這一份視頻教程中，我會用簡明的例子和手繪圖，為你講解循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）的原理和使用方法。

關于深度學習，我已經為你講解了不少內容了。

咱們簡單回顧一下。常見的深度學習任務，面對的數據類型主要是三類：

第一類，是結構化數據，也就是樣本和屬性組成的表格。例如《如何用Python和深度神經網絡鎖定即將流失的客戶？》一文中，我們用到的表格：

這種數據格式，最為簡單。你也很容易理解深度神經網絡的結構和處理方法。

第二類，是圖像數據。《如何用 Python 和 fast.ai 做圖像深度遷移學習？》一文中，我給你詳細介紹過如何用卷積神經網絡來處理它。

第三類，是序列數據，例如文本。《如何用 Python 和深度遷移學習做文本分類？》一文里面，咱們已經展示了如何使用 fast.ai 提供的語言模型對其進行處理。

其中，圖像和序列數據，處理起來更需要你對深度神經網絡結構的理解。

作為文科生，你在學習卷積神經網絡和循環神經網絡的時候，可能會遇到一些問題。因為它們大多采用比較復雜的結構圖和公式進行描述。

當然，你看到了，即便你對于循環神經網絡不了解，把它當成一個黑箱，你依然可以用高階的深度學習框架，例如 fast.ai ，執行自然語言處理任務，而且效果還很突出。

Franc?ois Chollet 在他的 "Deep Learning with Python" 一書中，也提到過這種觀點（注意這里說的是 RNN 的一個變種，叫做 LSTM）：

you don’t need to understand anything about the specific architecture of an LSTM cell; as a human, it shouldn’t be your job to understand it.

但是注意， Franc?ois Chollet 后面還有一句話：

Just keep in mind what the LSTM cell is meant to do.

也就是說，它的實現細節，你不需要考慮。

當然，它的作用，你還是得了解的。

如果你需要做研究，就得針對具體的任務，對神經網絡中的各種模塊進行調整、拼裝和整合。

這時候，如果你對深度神經網絡的理解，基本上等同于黑箱，那么你甚至都不知道該如何把它的輸出和其他模塊拼接起來。

之前，我給你做了個視頻講解《文科生如何理解卷積神經網絡？》，為你把卷積神經網絡的原理進行了拆解剖析。

從讀者和觀眾們的反饋來看，許多人覺得有幫助。

有不少人留言，希望我以同樣通俗易懂的講法，講講用于處理序列數據（例如文本）的循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）的原理。

其實，我也早就想為你講解這一部分的知識。無奈序列是個動態的概念，所以用文字來給你講解循環神經網絡模型，效率不高。

好在，我最近剛剛學會，如何在錄制視頻的時候，使用手寫輸入。于是我立即把這一技術，納入到咱們的教程制作中來。

我花了一個晚上的時間，為你做了這份視頻教程。已發布到了騰訊視頻，鏈接在這里。

從我們耳熟能詳的一個故事講起，觸類旁通，讓你更容易理解循環神經網絡的作用、特點和結構。

除了前文提到的一些材料，視頻中還提及了詞嵌入（word embedding）的相關知識。這一部分，你可以參考《如何用Python處理自然語言？（Spacy與Word Embedding）》和《如何用 Python 和 gensim 調用中文詞嵌入預訓練模型？》。

希望這份視頻教程，對你了解循環神經網絡能有幫助。

祝（深度）學習愉快！

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如果你對 Python 與數據科學感興趣，不妨閱讀我的系列教程索引貼《如何高效入門數據科學？》，里面還有更多的有趣問題及解法。