FelixGers的博士论文《Longshort-termmemoryinrecurrentneuralnetworks》这两个内容都挺多的，不过可以跳着看，反正我是没看完┑(￣Д￣)┍还有一个最新的（今年2015）的综述，《ACriticalReviewofRecurrentNeuralNetworksforSequenceLearning》不过很多内容都来自以上两个材料。
RNN，写起来真的烦.发表于2018-11-25|分类于NLP|0Comments.曾经，为了处理一些序列相关的数据，我稍微了解了一点递归网络(RNN)的东西。.由于当时只会tensorflow，就从官网上找了一些tensorflow相关的demo，中间陆陆续续折腾了两个多星期，才对squencetosequence...
从RNN到LSTM是一个十分重要的技术突破！题主的问题也正是道出了“已经有了RNN，为什么还要整出来一个LSTM？”的重要原因，即LSTM解决了梯度消失的问题。在LSTM被推出之前，RNN一直是主流的深度学习语言模型，但是其存在两个十分明显的技术...
用NumPy写一个RNN、LSTM.尽管NumPy不能利用GPU的并行计算能力，但利用它可以清晰了解底层的数值计算过程，这也许就是为什么CS231n等课程最开始都要求使用NumPy手动实现深度网络的原因吧。.随着TensorFlow和PyTorch等框架的流行，很多时候搭建神经网络也就...
我们在这篇论文中提出了一种新模型，其中使用了专门针对知识图谱的多层循环神经网络（RNN）来将知识图谱中的三元组建模成序列。我们在两个基准数据集和一个更为困难的数据集上进行了传统的实体预测任务实验，结果表明我们的方法在许多评测指标上都优于多个之前最佳的知识图谱补全模…
本论文从统计学的角度回答了这一问题，证明了RNN和LSTM在做时间序列的预测时不具备统计意义上的长期记忆。统计学已有的对于长期记忆的定义并不适用于神经网络，于是我们提出了一个对于神经网络适用的新定义，并利用新定义再次分析了RNN和LSTM的理论性质。
如何简单的理解LSTM——其实没有那么复杂译自原文:UnderstandingLSTMNetworks循环神经网络人类针对每个问题的思考，一般不会是完全的从头开始思考。正如当你阅读这篇译文的时候，你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解，你不...
这两天在学机器学习,搜了一下CNN与RNN的几篇文章,有的文章写的很繁杂逻辑性不强,还放了好多一看就头大的公式。这篇文章是我看过的几篇中比较通俗易懂的文章,在...
你从gbdt到xgboost这个优化过程找一下灵感吧。多类比其实还是有很多想法可以做的，
现有的RNN存在的一个问题是对于噪声扰动过于敏感,不够稳健:初始状态的轻微扰动都会造成后续结果的巨大变化,为此Arecurrentneuralnetworkwithoutchaos提出...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf1、RNN介绍RNN(RecurrentNeuralNetwork)是一类用于处理序列数据的神经网络。从基础的神经网络中知道,神经网络包含输入层、隐层、...
株诛1条评论切换为时间排序评论由作者筛选后显示发布[已重置]2018-08-12RNN是特殊的feedforward网络,可以被后者替代很奇怪么?等价于Hamiltonian演...
写的很好!加油!好文要顶关注我收藏该文仝渊涛关注-6粉丝-1+加关注00«上一篇:tf.contrib.rnn.LSTMCell里面参数的意义»下一篇:tf.contrib.layers.fully_con...
RNNforsemanticparsingofspeechLSTMnetworkforsentimentanalysisKeras:Theano-basedDeepLearningLibrarytheano-rnnbyGrahamTaylorPassage:...
为了克服递归网络(RNN)学习长期依赖的困难,长短期记忆(LSTM)网络于1997年被提出并后续在应用方面取得了重大进展。大量论文证实了LSTM的实用性并试图分析其性质...
而对于”小数据“我们往往要换一种思路,利用RNN的”记忆”能力在图片中反复”琢磨”图像的线条等特征:来自:https://github/sanyam5/arc-pytorch通过反复寻求好的”关注点”,...
【导读】情感分析是NLP中最常见的应用之一,作者在博文中把情感分析建模成二分类问题,使用端到端的RNN网络建模,用Keras实现,简洁易懂,是学习RNN文本建模的好文,并附相应的Pyth...