原文：Understanding LSTM Networks — colah’s blog 递归神经网络 人类不会总是都从零开始思考。在读这篇文章的时候，你根据之前看到词的理解来理解新的词，而不会忘记所有的，从头开始。你的思维是连贯的。 传统的神经网络做不到这一点，这也是其主要缺点之一。例如，假设你为电影里发生的事件分类，传统的神经网络没法使用电影中之前的时间来判断后面的事件。 递归神经网络能够解决这个问题：在网络之间构成循环来达到保存信息的目的。
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一个很专业的自控人－－“晨枫”写的深入浅出的文章，转过来大家分享一下。 （一） 小时候喜欢看杂书，没什么东西看，不正在文化大革命嘛？不过看进去了两个“化”：机械化和自动化。打小就没有弄明白，这机械化 和自动化到底有什么差别，机器不是自己就会动的吗？长大了，总算稍微明白了一点，这机械化是力气活，用机器代替人的体力劳动，但还是要人管着的，不然机器 是不知道该干什么不该干什么的；这自动化嘛，就是代替人的重复脑力劳动，是用来管机器的。也就是说，自动化是管着机械化的，或者说学自动化的是管着学机械 的……啊，不对，不对，哪是哪啊！
在日常生活中，人们用性格来给一个人定性分类，如犹豫、冲动、坚强、专一…… 在人工智能研究中，智能体被定义为能够通过传感器感知其环境，并借助于执行器作用于该环境的任何事物。从这个定义看人就是生活在现实环境中的智能体。而对于各种各样的智能体，研究者们也按“性格”进行了分类，窃以这些类型为正好反映了人本身的一些性格。综合起来看，可以帮助更好地理解智能体的分类，对反思自己的行为也有帮助。
当一个大型工厂、电站的选址、建设规划、资金预算都能够由具有人工智能的机器来独立完成的时候，我们有什么理由因为人工智能工具不具有喜怒哀乐而否认其智能性，难道只有一个经常发脾气、会罢工的机器才是智能的吗？人工智能必将在未来的社会进步中起到越来越重要的推动作用，时间将会证明谁是谁非…… 非常赞同文章中的这句。原文出自“北海禅院”，佩服大师的学术功底啊（抑或哪位专家出家了？）