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。
[NL系列]RNN&LSTM网络结构及应用这篇是TheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworks（byAndrejKarpathy，Stanford的LiFei-Fei的博士生。文章介绍了RNN和LSTM，同时也介绍了RNN取得的各种瞩目成果。）以及UnderstandingLSTMNetworks（byChrisOlah）的阅读笔记。...
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、...
所以为了解决一些这样类似的问题,能够更好的处理序列的信息,RNN就诞生了。RNN结构首先看一个简单的循环神经网络如,它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成:不知道初学的同学能够...
第33卷第1期2019年1月中文信息学报JOURNALOFCHINESEINFORMATIONPROCESSING文章编号:1003-0077(2019)01-0035-11Vol.33,No.1Jan.,2019基于RNN的中文二分...
就摘两句：1)(onCifar10)...whichmeansthereare800networksbeingtrainedon 800GPUs...
上周,我们分享了一篇来自硅谷工程师的TensorFlow教程《来自硅谷工程师的GoogleTensorFlow教程:开始训练你的第一个RNN吧》,有读者反馈希望了解更多关于RNN的相...
2.这个内部结构还可以进行变体,比如LSTM就是一种,https://zhuanlan.zhihu/p/32085405从上一个神经元传过来一个ct-1和ht-1,产出本次需要传给下个神经元的ct和ht,并且得到可以用于...
输入过长时,内存或显存放不下。而下面这个结构StackRNN输入可以无限长,它是将输入每N个取出来放到一个function里输出需要存储的information同时输出push、pop、nothing操作。具体详...
另外,我们同时在使用RNN的图像识别和自然语言处理的应用中分别做了测试,达到了不错的效果。我们将最后修改的原始输入加入到训练集中,继续训练深度学习系统,发现系统的准确性...
LearningwithInterpretableStructurefromRNN在结构学习中,输出结果通常是一种结构,它可以作为模型是否有着良好表现的监督标准。随着近几年人们对深度学...
但是它并不能很好地处理长时依赖问题,这一问题在(YoshuaBengio,1994)这篇论文中阐释得很明白。文章指出,最直接的的原因是原始RNN模型也是采用BP算法进行权重和阈值的调整优...