课程讲解了循环神经网络（RNN）及其变体（GRU、LSTM）在自然语言处理中的应用。内容涵盖序列模型（自回归、马尔可夫过程）、数据预处理（独热编码、文本切分）、词嵌入（降维表示）及RNN实现（PyTorch示例）。重点分析了RNN的长期依赖问题，并引入GRU（更新门、重置门）和LSTM（遗忘门、输入门、输出门）优化信息流控制，同时介绍了深度和双向RNN结构。通过IMDB情感分析案例（准确率84.7