gru神经网络全称 是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？
是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？
对于目前的深度学习模型，虽然深度学习的目标之一是设计能够处理各种任务的算法，但是深度学习的应用还需要一定的专业化，目前还没有通用的神经网络处理模型。然而，每一种模式也在相互学习、相互融合、共同提高。例如，一些创新可以同时改进卷积神经网络和递归神经网络，如批量标准化和关注度。一般模型需要在将来提出。
图像和视频处理，计算机视觉，最流行的是CNN，卷积神经网络，它的变形和发展，CNN适合处理空间数据，广泛应用于计算机视觉领域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特点。将上述模型应用于图像分类识别中。在图像分割、目标检测等方面，提出了更有针对性的模型，并得到了广泛的应用。
语音处理，2012年之前，最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的结合。目前最流行的是深度学习RNN递归神经网络，其长、短期记忆网络LSTM、Gru、双向RNN、层次RNN等。
除了传统的自然语言处理方法外，目前的自然语言处理深度学习模型也经历了几个发展阶段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于变压器的模型等。不同的任务场景有不同的模型和策略来解决一些问题。
从RNN到LSTM，性能良好的神经网络到底是如何工作的？
RNN（递归神经网络）顾名思义，就是把以前的输出（隐藏状态）作为输入，形成一个循环。
（RNN扩展，图像源：colah.github.io文件)
上面的展开图清楚地显示了RNN的结构。不难发现RNN的结构与序列化数据是一致的。实际上，RNN实际上主要用于处理序列化数据。
基本上，不使用原始RNN，而是使用RNN的变体。
渐变裁剪可以缓解渐变爆炸，而RNN变体（如主流LSTM和Gru）可以缓解渐变消失。
（一般是sigmoid层）建模输入、输出和遗忘。
（图片来源：中新网/@左上角的蓝色是输入门，右上角的绿色是输出门，底部的红色是遗忘门。
深度学习如何从菜鸟入门？
如果你想开始深度学习，因为它涉及太多方面，你需要学习很多。虽然我已经很长时间没有学会深度学习了，但是我仍然有自己的学习方法和过程，主要包括三个方面：视频教学已经成为现在大多数人都会想到的最重要的自学方式，在网易云课堂等平台上，你会发现很多视频都是关于深度学习或机器学习的。但是有些视频需要付费，我会顺便教你Python，但是我没有亲自去看这些课程。我建议你去见吴卓羲深度学习.ai我们还可以在网易云课堂上找到免费课程，课后我们还可以在网上搜索编程作业。本课程的好处在于，每个视频都非常简单直观地解释了一个知识点。平均每个视频有7分钟，非常短。读完所有的作业后，我对深度学习有了基本的了解。如果你想看原始视频和家庭作业，你可以付费在coursera上观看。它会在课后提供家庭作业并帮助你改正。还有社区交流。当你完成所有学业后，你将获得一张文凭。
Python是深入学习的必要语言。你会发现Python在所有教授深度学习的公开课中或多或少都会被提及。所以，如果你对编程感兴趣，一个很好的方法就是尝试使用代码。我试着自己用Python编写一个简单的神经网络代码，写完后，我发现自己对这个原理了解得更多。胡图最有趣的事情之一是去吉布。例如，有tensorflow样式转换项目和目标跟踪项目。也许当你跑步的时候，你突然有了一个想法，你想把它应用到一件小事上。
有很多关于理论的书。我个人认为更好的学习方法是不完全理解原则。首先，通读通俗易懂，通读全部知识，然后在实际应用或操作中深入理解，会给人留下更深刻的印象。读书不一定要求你努力学习，但是当你开始读书的时候，你可以回去仔细看看。推荐两本书：周志华的《机器学习》和伊恩·古德费罗的《深度学习》，分别叫《西瓜书》和《花书》。
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