李宏毅深度学习RNN

＊＊＊授，他在深度学习领域有很高的知名度。他在2017年开设了一门深度学习的课程，其中包括了循环神经网络（RNN）的内容。在这门课程中，他详细介绍了RNN的原理、应用以及一些常见的变体，如LSTM和GRU等。

RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它可以通过记忆之前的状态来影响当前的输出。这种能力使得RNN在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有着广泛的应用。

李宏毅在他的课程中详细介绍了RNN的原理和应用，并且通过实例演示了如何使用TensorFlow实现一个简单的RNN模型。他还介绍了LSTM和GRU等常见的变体，并且讲解了它们相对于传统RNN的优势和不足。