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来源：机器之心英文原文：Deeplearningarchitecturediagrams参与：老红、李亚洲原文链接：图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载就像雨季后非洲大草原许多野…
LSTM个多各样的变体如今很常见。下面就是一个，我们称之为深度双向LSTM：DB-LSTM（参见论文：End-to-endLearningofSemanticRoleLabelingUsingRecurrentNeuralNetworks）剩下的也不需要加以过多说明。让我们从CNN和LSTM…
干货|图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）.2016-10-02机器之心.选自FastML.作者：ZygmuntZ.机器之心编译.参与：老红、李亚洲.就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。.并且，每个架构都会...
干货|图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）2016-10-02机器之心选自FastML作者：ZygmuntZ.机器之心编译参与：老红、李亚洲就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。
干货|图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）2016-10-02机器之心选自FastML作者：ZygmuntZ.机器之心编译参与：老红、李亚洲就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。
表1给出了我们与LSTM块不同变体的比较。（1）在所有变体中实现最佳性能。我们观察到，窥视孔peephole连接并没有改善CNER的性能，但由于连接更多，它们增加了训练时间。与[15,9]的结论不同，添加遗忘门后，无论如何更新单元状态，性能都会下降。
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网络的变体之GRU网络嘻嘻！小李又上线了~非常时期还是好好待在家里吧！多喝水多洗手少出门戴口罩！大家都照顾好自己呀...出门戴口罩！大家都照顾好自己呀！今天是上一节LSTM网络的一个扩展~GRU网络传送门GRU原论文...
LSTM的变体我们到目前为止都还在介绍正常的LSTM。但是不是所有的LSTM都长成一个样子的。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...
这篇论文用大规模的数据对比了八种不同LSTM变体之间的效果。这八种变体有六种是去除经典LSTM中的一些计算组件得到的，用来验证其中一些组件的重要性；剩下两种一种是将inputgate和forgetgate合并的类似GRU的结构，还有一种是所有gate之间也有recurrent连接的fullgaterecurrent…
来源：机器之心英文原文：Deeplearningarchitecturediagrams参与：老红、李亚洲原文链接：图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载就像雨季后非洲大草原许多野…
LSTM个多各样的变体如今很常见。下面就是一个，我们称之为深度双向LSTM：DB-LSTM（参见论文：End-to-endLearningofSemanticRoleLabelingUsingRecurrentNeuralNetworks）剩下的也不需要加以过多说明。让我们从CNN和LSTM…
干货|图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）.2016-10-02机器之心.选自FastML.作者：ZygmuntZ.机器之心编译.参与：老红、李亚洲.就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。.并且，每个架构都会...
干货|图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）2016-10-02机器之心选自FastML作者：ZygmuntZ.机器之心编译参与：老红、李亚洲就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。
干货|图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）2016-10-02机器之心选自FastML作者：ZygmuntZ.机器之心编译参与：老红、李亚洲就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。
表1给出了我们与LSTM块不同变体的比较。（1）在所有变体中实现最佳性能。我们观察到，窥视孔peephole连接并没有改善CNER的性能，但由于连接更多，它们增加了训练时间。与[15,9]的结论不同，添加遗忘门后，无论如何更新单元状态，性能都会下降。
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网络的变体之GRU网络嘻嘻！小李又上线了~非常时期还是好好待在家里吧！多喝水多洗手少出门戴口罩！大家都照顾好自己呀...出门戴口罩！大家都照顾好自己呀！今天是上一节LSTM网络的一个扩展~GRU网络传送门GRU原论文...
LSTM的变体我们到目前为止都还在介绍正常的LSTM。但是不是所有的LSTM都长成一个样子的。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...
这篇论文用大规模的数据对比了八种不同LSTM变体之间的效果。这八种变体有六种是去除经典LSTM中的一些计算组件得到的，用来验证其中一些组件的重要性；剩下两种一种是将inputgate和forgetgate合并的类似GRU的结构，还有一种是所有gate之间也有recurrent连接的fullgaterecurrent…
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