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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。
GRU算法相关论文GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。GRU门控循环单元是新一代的循环
DL之GRU：GRU算法相关论文、建立过程(基于TF)、相关思路配图集合、TF代码实现目录GRU算法相关论文GRU算法建立过程(基于TF)GRU算法的TF代码实现GRU算法相关论文GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加...
GRUwithattentionalinput(AIGRU)：在输入中结合注意力机制。AIGRU使用注意力评分影响兴趣进化层的输入。即直接将attention系数和输入相乘。在理想的情况下，相关兴趣越少，输入值越小，那么我们就可以对与目标项目相关的兴趣进化趋势进行建模。
lstm简介lstm背后的核心思想深入理解lstmlstm如何来避免梯度弥撒和梯度？lstm的变种grulstm及其变种的总结注：本篇文章主要参考了Olah的UnderstandingLSTMNetworkslstm简介上一篇我们讲了普通RNN，但普通RN…
刚好毕设相关，论文写完顺手就答了先给出一个最快的了解+上手的教程：直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTMNetworksforSentimentAnalysis但是，前提是你有RNN的基础，因为LSTM本身不是一个完整的模型，LSTM是对RNN隐含层的...
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.
在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。然后我（Michael）将解释使LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络背后的机制，那么这篇文章就是为你准备的。短期记忆RNN受到短期记忆的影响。如果序列很长，他们将很...
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