1.简介“RecurrentNeuralNetworkGrammars”发表与NAACL2016，这篇论文中提出了RNNG模型，在之后也有很多工作基于此，像URNNG（UnsupervisedRNNG）和融合RNNG的NMT等。论文中首先介绍了RNNG的判别模型，然后进行了改动，定义了生成RNN
论文提出了一个很好的使用dropout的技巧来解决这个过拟合的问题。dropout在RNN中表现不佳是由于循环增大了噪声，该噪声对学习效果有害。论文提出的方法可以通过在RNN的一些子集连接中使用dropout来解决这个问题。论文提出算法的代码：https://github
1982年，美国加州理工学院物理学家Johnhopfield发明了一种单层反馈神经网络Hopfieldnetwork，用来解决组合优化问题。这是最早的RNN的雏形。86年，michaelI.Jordan定义了recurrent的概念，提出Jordannetwork。1990年,美国认知科学家Jeffrey...
CCKS2018|最佳论文：南京大学提出DSKG，将多层RNN用于知识图谱补全.2018年8月14-17日，主题为「知识计算与语言理解」的2018全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2018）在天津成功举办。.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度...
Transformer论文详解，论文完整翻译（一）概要重要的序列转换模型基于复杂的CNN或者RNN进行encoder和decoder。同时最好的模型也使用了attention连接encoder和decoder。我们提出一个新的网络结构，Transformer，完全使用attention，摒弃了RNN和CNN。...
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、...
同样在1997年，MikeSchuster提出双向RNN模型（BidirectionalRNN）。这两种模型大大改进了早期RNN结构，...
论文为RNN中的LSTM单元提出一个简单的调整技巧,dropout在调整神经网络中取得非常大的成功,但是在RNN(循环神经网络)和LSTM中表现不好。论文展示了如何正确的在LSTM中应用dropout,并...
Jiang等人在《StockPriceForecastBasedonLSTMNeuralNetwork》中利用LSTM神经网络和RNN来构建模型,发现LSTM可以更好地应用于股票预测。2019年在论文《Stockclosing...
本文主要复述论文["JointlyExtractingEventTriggersandArgumentsbyDependency-BridgeRNNandTensor-BasedArgumentInteraction"]的主要内容,以便自...
Bengio在论文中对他的意识先验理论做了介绍。假设在时间t观察到的状态是st,ht则是从st推演得到的高级表征,那么ht可能是某种RNN的输出:在这里函数F被称...
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...
下面是关于语音识别的研究论文:TowardsEnd-to-EndSpeechRecognitionwithRecurrentNeuralNetworks《利用循环神经网络进行端对端的语音识别》2.4生成...
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...
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...