经典也会被经典超越。20世纪深度学习研究中，引用最多的论文不再是反向传播。新的宠儿，是1997年Hochreiter和Schmidhuber发表的Longshort-termmemory。大名鼎鼎的LSTM。作为「LSTM之父」的JürgenSchmidhuber虽然没有获得图灵奖（也因...
在学习LSTM的时候，查阅了很多论文，将其分类整理于此，便于一些新学习LSTM的人据此寻找自己需要的论文。（都是一些经典论文，不包含前沿论文）1、序列预测问题SequenceonWikipedia.OnPredictionUsingVariableOrderMarkovModels,2004.SequenceLearning:FromRecognitionandPredictiontoSequentialDecisionMaking,2001.
LSTM之父：吐槽了两年，来划划重点：“这5篇最高引论文都源于我们。.”.昨晚，“递归神经网络之父”JürgenSchmidhuber在推特上亲自发文，称目前引用数最高的5项神经网络工作都基于他的团队成果，一时引起了网友的广泛讨论。.这并不是他首次发声，Jürgen...
LSTM之父：吐槽了两年，来划划重点：“这5篇最高引论文都源于我们。.”.昨晚，“递归神经网络之父”JürgenSchmidhuber在推特上亲自发文，称目前引用数最高的5项神经网络工作都基于他的团队成果，一时引起了网友的广泛讨论。.这并不是他首次发声，Jürgen...
最近在做lipreading领域的研究，设计到C3D和RNN的结合，于是仔细观摩了下LSTM的系列论文，总结如下：PPT总长98页，内容包括：1.conventionalLSTM（含BPTT算法的详细讲解）2.forgetgate的提出3.Peepholemechanism4.Encoder
从LSTM模型原文开始，对LSTM模型提出的动机，所采取的机制、设计的模型、算法进行了梳理。对现今采用的主流的LSTM进行了介绍，对LSTM的性能进行了阐述和总结。LSTM模型理论总结（产生、发展和性能等）置顶shincling2015-10-23…
如今，LSTM终于获得了学界的认可。近日，奥地利人工智能高级研究所（IARAI）宣布其创始人、LSTM提出者和奠基者SeppHochreiter教授获得了IEEECIS2021年神经网络先驱奖（NeuralNetworksPioneerAward），以表彰他对长短期记忆网络（LSTM）的
LSTM根据GoogleScholar的说法，20世纪被引用次数最多的神经网络论文是我们1997年发表的LSTM的文章。LSTM现在已经广泛应用于现实世界，涵盖医疗保健、学习机器人、游戏、语音处理和机器翻译等领域。
LSTM应该是当前用的时间比较长也比较普遍的算法，题主也提到了1997年提出，历经这么多年变化，现在已经有了各种LSTM的变体，适配在各种场景，包含：视频、文本、语音等。.但是，经过这么多年的变化，LSTM始终还是逃不掉两个关键问题，1.基于时间步骤的...
实际上，几乎所有包含LSTM的论文都采用了微小的变体。差异非常小，但是也值得拿出来讲一下。其中一个流形的LSTM变体，就是由Gers&Schmidhuber(2000)提出的，增加了…
以及作者在提出LSTM的论文的前半部分也有一样的内容。先看一下比较典型的BPTT(Backpropgationthroughtime)一个展开的结构,如下图,这里只考虑了部分图。对于t时刻的误差信号计...
最近在做lipreading领域的研究,设计到C3D和RNN的结合,于是仔细观摩了下LSTM的系列论文,总结如下:PPT总长98页,内容包括:1.conventionalLSTM(含BPTT算法的...
背景介绍:这个寒假在家已经超过两个月了,百无聊赖,浑浑噩噩,晚上看新闻,刚好听到了新闻中说钟院士团队在新冠病毒传播与预测论文中涉及了循环神经网络的LSTM,突然来了精神。做机器学...
20世纪深度学习研究中,引用最多的论文不再是反向传播。新的宠儿,是1997年Hochreiter和Schmidhuber发表的Longshort-termmemory。大名鼎鼎的LSTM。超越反向传播LSTM的引用量,目前已...
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1505.00387.pdf值得注意的是，20世纪与21世纪被引用最高的神经网络（LSTM与ResNet）是紧密相连的，因为HighwayNet实际上是Jürgen团队所...
最近ICLR2019接受论文已经公布,最佳论文也跟着亮相了,这篇是两篇最佳论文中的其中一篇,另外一篇是《TheLotteryTicketHypothesis:FindingSparse,Trainable...
LSTM提出者SeppHochreiter等人在最近的一篇论文中表达了这种观点,并将这篇论文命名为《HopfieldNetworksisAllYouNeed》。深度学习先驱、图灵奖获得者YannLeCun一直认为...
创新点:针对于在自然语言理解中最常使用的神经网络模型是LongShort-TermMemory(LSTM),本论文对其进行了改进,提出了形变的LSTM,通过引入额外的门控运算,使得输...
鉴于LSTM在处理序列数据长距离依赖关系的优越性,本文在此基础上构建了seq2seq生成式多句摘要模型,实现自动摘要获取,提升文本摘要的质量,并在CNN/DailyMail数据集上验证分析,...
作者在中文的NER任务上提出了一个新颖的lattice-structuredLSTM,编码输入字符序列和所有与词库匹配的潜在词语。与基于字符的方法相比,我们的模型明确地利用了单词和单词序列信...