請問哪裡有關於lstm和rnn相關的淺顯易懂的介紹呢？視頻教程最好，哪裡有開源的庫直接用來訓練，謝謝各位大神?

01-26

總結下近期個人心得：

Awesome RNN: kjw0612/awesome-rnn: Recurrent Neural Netwo...

裡面有非常全的RNN相關資料的總結，包括code，paper，blogs等等

Colah的blog：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

他還有介紹computational graph的也寫得很淺顯易懂

Andrej Karpathy的blog：The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks

這篇blog在github上有相應的python和torch版本的代碼，非常適合入門

Stanford CS224d

網上有視頻也有slides和notes，我記得LSTM是在language model那講後面介紹的，那一講的notes非常清晰，尤其是LSTM每個component的功能一目了然。

LSTM：A Search Space Odyssey

這是一篇基於大量實驗的paper，比較了八中LSTM變式的性能，和幾種超參數對LSTM性能的影響。文章非常清晰流暢，讀完之後對LSTM每個模塊，以及超參數的作用會有比較系統的認識。

Bengio的新書：Deep Learning

其中第8章Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets非常清晰地疏離了RNN的相關知識，有基本概念也有這幾年比較新的paper，非常適合初學者。

題主加油。

Christopher Olah 的這篇 blog 寫得很不錯，強烈推薦：

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

另外，她的 blog 上的文章其實都寫得很好，通俗易懂。

深度學習BP演算法的推導（附加RNN,LSTM的推導說明）

現在很多啊，github上可以搜到很多實現。還有牛津大學的機器學習視頻課程Machine Learning,其中第十二課就講lstm rnn。另外給一個我之前翻譯的 [譯] 理解 LSTM 網路文章，原連接http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

theano官網LSTM LSTM Networks for Sentiment Analysis

csdn博客：LSTM簡介以及數學推導(FULL BPTT)

前面很多答主都提到了Colah的關於LSTM的博客，確實寫得非常易懂。理解 LSTM 網路這是鄙人對Colah這篇博文的翻譯，僅供參考。

開源的Theano

Deep Learning Tutorials

RNNSharp 基於C#的RNN庫。支持BPTT與LSTM。支持Forward與Bi-direction。支持RNN-CRF。

地址：https://github.com/zhongkaifu/RNNSharp