1. RNN中的前向传播和后向传播（“时光倒流”型后向传播）2. 不同的RNN结构示例（一对一、一对多、多对一、多对多）3. 什么是语言模型？本质是概率统计，选择概率高的选项4. RNN语言模型（训练集为大量英语文本）5. 序列生成（从训练好的RNN中取样）6. 字符级语言模型7. 序列生成结果示例（新闻、莎士比亚风格的文章） 1. RNN中的前向传播和后向传播（“时光倒流”型后向传播） 2. 不同的RNN结构示例（一对一、一对多、多对一、多对多） 3. 什么是语言模型？本质是概率统计，选择概率高的选项 4. RNN语言模型（训练集为大量英语文本） 5. 序列生成（从训练好的RNN中取样） 6. 字符级语言模型 7. 序列生成结果示例（新闻、莎士比亚风格的文章）
