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Commit cc0b805

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doc/v2/howto/rnn/index_cn.rst

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11
RNN模型
22
===========
3+
循环神经网络(RNN)是对序列数据建模的重要工具。PaddlePaddle提供了灵活的接口以支持复杂循环神经网络的构建。
4+
这一部分将分以下章节详细介绍如何使用PaddlePaddle搭建循环神经网络。
35

46
.. toctree::
57
:maxdepth: 1
68

79
rnn_config_cn.rst
10+
11+
本章节由浅入深的展示了使用PaddlePaddle搭建循环神经网络的全貌:首先以简单的循环神经网络(vanilla RNN)为例,
12+
说明如何封装配置循环神经网络组件;然后更进一步的通过sequence to sequence模型,逐步讲解如何构建完整而复杂的循环神经网络模型。
13+
14+
.. toctree::
15+
:maxdepth: 1
16+
817
recurrent_group_cn.md
18+
19+
Recurrent Group是PaddlePaddle中实现复杂循环神经网络的关键,本章节阐述了PaddlePaddle中Recurrent Group的相关概念和原理,
20+
对Recurrent Group接口进行了详细说明。另外,对双层RNN(对应的输入为双层序列)及Recurrent Group在其中的使用进行了介绍。
21+
22+
.. toctree::
23+
:maxdepth: 1
24+
925
hierarchical_layer_cn.rst
26+
27+
本章节对双层序列进行了解释说明,列出了PaddlePaddle中支持双层序列作为输入的Layer并对其使用进行了逐一介绍。
28+
29+
.. toctree::
30+
:maxdepth: 1
31+
1032
hrnn_rnn_api_compare_cn.rst
33+
34+
本章节以PaddlePaddle的双层RNN单元测试中的网络配置为示例,辅以效果相同的单层RNN网络配置作为对比,讲解了多种情况下双层RNN的使用。

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