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论文地址：LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation一、概述这篇文章首次提出GRU的模型，并针对传统的统计机器翻译，提出了Encoder-Decoder模型。
教程|经典必读：门控循环单元（GRU）的基本概念与原理。参与：蒋思源LSTM通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模，而GRU基于这样的想法在保留长期序列信息...
RecurrentNeuralNetworks人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。
ChineseLexicalAnalysiswithDeepBi-GRU-CRFNetwork百度自然语言处理部的一篇论文，提出了一个结合分词，词性标注和命名实体识别的工具。论文指出百度已经开发了各种分词，词性标注，实体识别的工具，相互以便各个团队使用。这种方式...
由于意图识别和槽填充有相当的联系，所以论文作者提出一个适合于两种任务的联合模型。GRU具有随着时序学习每个词（token）的表征的特性，通过这个特性可以预测每个插槽，同时，一个max-pooling层可以捕捉句子的全局特征从而实现意图识别。
论文标题:DeepInterestEvolutionNetworkforClick-ThroughRatePrediction论文地址:...DIEN作者指出GRU只能学习行为之间的依赖，并不能很好反映用户兴趣。Labeltarget只包含了最终兴趣的监督信息，中间的历史状态ht...
论文作者AldoPareja,GiacomoDomeniconi,JieChen,TengfeiMa,ToyotaroSuzumura,HirokiKanezashi,...EvolveGCN-O比静态的方法（GCN）表现更好，但不如GCN-GRU那么好。作者发现一个有趣的现象：把所有时刻的分类效果拿来对比，如下图所示个...
vanillaRNN长短记忆RNN(LSTM)，由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出门控循环单元(GRU)，由Cho等人在2014年提出賽普·霍克賴特要指出的一点是，我将使用"RNNS"来统称本质上是递归神经网络结构，"vanillaRNN"来指代在图一所展示的最简单的循环神经网络结构.
SRU单元是RNN模型的基础单元，它的作用与QRNN单元类似，也是对LSTM单元在速度方面进行了提升。.LSTM单元必须要将样本按照序列顺序一个个地进行运算，才能够输出结果。.这种运算方式使得单元无法在多台机器并行计算的环境中发挥最大的作用。.SRU单元被发表...
论文地址：LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation一、概述这篇文章首次提出GRU的模型，并针对传统的统计机器翻译，提出了Encoder-Decoder模型。
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RecurrentNeuralNetworks人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。
ChineseLexicalAnalysiswithDeepBi-GRU-CRFNetwork百度自然语言处理部的一篇论文，提出了一个结合分词，词性标注和命名实体识别的工具。论文指出百度已经开发了各种分词，词性标注，实体识别的工具，相互以便各个团队使用。这种方式...
由于意图识别和槽填充有相当的联系，所以论文作者提出一个适合于两种任务的联合模型。GRU具有随着时序学习每个词（token）的表征的特性，通过这个特性可以预测每个插槽，同时，一个max-pooling层可以捕捉句子的全局特征从而实现意图识别。
论文标题:DeepInterestEvolutionNetworkforClick-ThroughRatePrediction论文地址:...DIEN作者指出GRU只能学习行为之间的依赖，并不能很好反映用户兴趣。Labeltarget只包含了最终兴趣的监督信息，中间的历史状态ht...
论文作者AldoPareja,GiacomoDomeniconi,JieChen,TengfeiMa,ToyotaroSuzumura,HirokiKanezashi,...EvolveGCN-O比静态的方法（GCN）表现更好，但不如GCN-GRU那么好。作者发现一个有趣的现象：把所有时刻的分类效果拿来对比，如下图所示个...
vanillaRNN长短记忆RNN(LSTM)，由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出门控循环单元(GRU)，由Cho等人在2014年提出賽普·霍克賴特要指出的一点是，我将使用"RNNS"来统称本质上是递归神经网络结构，"vanillaRNN"来指代在图一所展示的最简单的循环神经网络结构.
SRU单元是RNN模型的基础单元，它的作用与QRNN单元类似，也是对LSTM单元在速度方面进行了提升。.LSTM单元必须要将样本按照序列顺序一个个地进行运算，才能够输出结果。.这种运算方式使得单元无法在多台机器并行计算的环境中发挥最大的作用。.SRU单元被发表...
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