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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有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。.门是一种让信息选择式通过的方法。.他们包含一个sigmoid神经网络层和一个pointwise乘法操作。.Paste_Image.png.Sigmoid层输出0到1之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过...
声明：本文翻译自colah的博客，原文地址:UnderstandingLSTMNETWORK递归神经网络人类并不是从混沌状态开始他们的思考。就像你读这篇文章时，你是建立在你之前对文字的理解上。你并不是学习结束之后就丢弃掉你学…
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，每个架构都会有一个图解，这里将详细介绍它们。
中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM（Hid…
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隐含层的改进。.一般所称的LSTM网络全叫全了...
接触LSTM模型不久，简单看了一些相关的论文，还没有动手实现过。然而至今仍然想不通LSTM神经网络究竟是怎…
文章选自arXiv，机器之心编译卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的IsmaHadji和Richar…
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有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。.门是一种让信息选择式通过的方法。.他们包含一个sigmoid神经网络层和一个pointwise乘法操作。.Paste_Image.png.Sigmoid层输出0到1之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过...
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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，每个架构都会有一个图解，这里将详细介绍它们。
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