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1，Rint模型是什么意思

是一个电池等效电路模型
没看懂什么意思？

Rint模型是什么意思

2，如何将RNN用在很多个短的时间序列中

A 答案解析：[分析] 消除季节影响的时间序列是通过将每一个原始的时间序列观测值除以对应的季节指数来得到的。
我不会~~~但还是要微笑~~~：）

如何将RNN用在很多个短的时间序列中

3，如何使用深度学习来做时间序列预测

深度学习算法是一个统称，我说的ann （人工神经网络算法）应该是其中的一种，且据说是比较成功的一种，详细你可以参考wikipedia的英文版，以及相关的参考链接。我记得老外有一篇白话文般的ann编程解说，非常易读。除非搞理论，否者绝不推荐国内发表的文章，只嘴皮子，不动手，且让读者难以理解，且千篇一律。
采用RNN模型，先学习原理，然后google上找到代码分析，按照你的课题修改！努力吧！

如何使用深度学习来做时间序列预测

4，如何有效的区分和理解RNN循环神经网络与递归神经网络

NN建立在与FNN相同的计算单元上，以牺牲计算的功能性为代价来简化这一训练过程，其中信息从输入单元向输出单元单向流动，在这些连通模式中并不存在不定向的循环。FNN是建立在层面之上。因此，为了创建更为强大的计算系统，我们允许RNN打破这些人为设定强加性质的规定，神经元在实际中是允许彼此相连的，两者之间区别在于：组成这些神经元相互关联的架构有所不同，我们还是加入了这些限制条件。事实上：RNN无需在层面之间构建，同时定向循环也会出现。尽管大脑的神经元确实在层面之间的连接上包含有不定向循环
在一定程度上可以认为recurrent nn是recursive nn的一种变体。recursive nn更general。

5，当前主流的语言模型是ngram还是RNNLSTM

语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。

6，谁给讲讲语音识别中的CTC方法的基本原理

传统的语音识别系统，是由语音模型、词典、语言模型构成的，而其中的语音模型和语言模型是分别训练的。这就造成每一部分的训练目标（语音模型的likelihood，语言模型的perplexity）都与整个系统的训练目标（word error rate）不一致。而使用了CTC之后，从语音特征（输入端）到文字串（输出端）就只有一个神经网络模型（这就叫“端到端”模型），可以直接用WER的某种proxy作为目标函数来训练这个神经网络，避免花费无用功去优化一个别的目标函数。
ctc 全称 是connectionist temporal classification，是一种改进的rnn模型。rnn模型可以用来对两个序列之间的关系进行建模。但是，传统的rnn，标注序列和输入的序列是一一对应的。语音识别中的序列建模问题不是这样：识别出的字符序列或者音素序列长度远小于输入的特征帧序列。所以不能直接用rnn来建模。

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