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本文是一篇计算机论文研究，本课题主要探讨的内容是：基于LSTM的时间序列预测算法的并行化研究，主要针对的问题是，当LSTM算法面对规模过于庞大的数据集，或者应对多节点分布式集群时
基于LSTM情感分析模型的微博谣言识别方法研究.陈帆.【摘要】：微博是一个开放性和自由度比较高的互联网社交平台,人人都可以在上面发布和接收信息,由于微博信息体量的庞大以及极低的准入机制,给信息的交流带来了巨大的便利,同时也存在着大量的谣言...
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.
结论最近阅读了Bello,Irwan等(2016)的论文《NeuralCombinatorialOptimizationwithReinforcementLearning》，这篇论文算是开启了基于RNN和强化学习(RL)求解组合优化问题的新篇章。作者的博士研究课题是使用RL求解车间生产调度问题(jobsh.
FelixGers的博士论文《Longshort-termmemoryinrecurrentneuralnetworks》这两个内容都挺多的，不过可以跳着看，反正我是没看完┑(￣Д￣)┍还有一个最新的（今年2015）的综述，《ACriticalReviewofRecurrentNeuralNetworksforSequenceLearning》不过很多内容都来自以上两个材料。
今年被引用最多的论文是2015年一篇的残差网络（ResNet）的论文，该论文提出的基于ResNet的深度学习在2015年的ImageNet竞赛中获胜。.论文一作何恺明正式踏上大神之路。.KHe,XZhang,SRen,JSun.DeepResidualLearningforImageRecognition.CVPR2016（3.6w，其中2019年被…
LSTM原理与实践，原来如此简单首发于公众号：机器学习荐货情报局做干货最多的公众号，关注了不吃亏原创不易，转载请标明出处一、介绍1.1LSTM介绍LSTM全称LongShort-TermMemory，是1997年就被发明出来的算…
基于双向LSTM的文本分类方法研究.郭嘉宝.【摘要】：随着互联网与多媒体技术的不断发展,大量的文本数据不断更新交替。.文本分类作为分析和处理大量文本数据的关键技术得以快速发展与应用。.文本分类任务具体又可分为主题分类、问题分类和情感分析等...
超越反向传播，LSTM登顶20世纪AI论文高引No.1，光今年就近7千次.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。.
超越反向传播.LSTM的引用量，目前已经超过了26000。.如果只算一年，比如马上结束的2019年，根据GoogleScholar的结果，DERumelhart、GEHinton、RJWilliams三人组的两篇反向传播论文，今年一整年的引用量加起来足足有3085次。.但新宠LSTM被引用了6750次。.超过前者的两倍...
本文是一篇计算机论文研究，本课题主要探讨的内容是：基于LSTM的时间序列预测算法的并行化研究，主要针对的问题是，当LSTM算法面对规模过于庞大的数据集，或者应对多节点分布式集群时
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结论最近阅读了Bello,Irwan等(2016)的论文《NeuralCombinatorialOptimizationwithReinforcementLearning》，这篇论文算是开启了基于RNN和强化学习(RL)求解组合优化问题的新篇章。作者的博士研究课题是使用RL求解车间生产调度问题(jobsh.
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今年被引用最多的论文是2015年一篇的残差网络（ResNet）的论文，该论文提出的基于ResNet的深度学习在2015年的ImageNet竞赛中获胜。.论文一作何恺明正式踏上大神之路。.KHe,XZhang,SRen,JSun.DeepResidualLearningforImageRecognition.CVPR2016（3.6w，其中2019年被…
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超越反向传播.LSTM的引用量，目前已经超过了26000。.如果只算一年，比如马上结束的2019年，根据GoogleScholar的结果，DERumelhart、GEHinton、RJWilliams三人组的两篇反向传播论文，今年一整年的引用量加起来足足有3085次。.但新宠LSTM被引用了6750次。.超过前者的两倍...
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