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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.
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生...
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）2016-10-0213:54来源:机器之心选自FastML...神经网络在概念上很简单，并且它们十分动人。在层级上，有着一堆同质化的元素和统一的单位，并且它们之间还存在在一系列的加权连接。这就是...
我们的神经网络架构不需要任何手工制作的功能，这些功能在Zhou2013非常重要。6Conclusion本文介绍了我们的神经网络模型，该模型将汉字部首级信息与基于字符的BLSTM-CRF相结合，获得了最先进的结果。我们利用LSTM块来学习长距离依赖关系，这有助
不同的是输入部分使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）抽取图像的特征，输出部分使用LSTM生成文本。对应论文有：《KarpathyA,Fei-FeiL.Deepvisual-semanticalignmentsforgeneratingimagedescriptions[J].arXivpreprintarXiv:1412.2306,2014.》
尽管标准的LSTM结构允许不同的神经元不同时间维度信息，但它对于层级结构建模中的各组成没有明确的偏向。针对这个问题，本文提出神经元排序策略来添加一个归纳偏置量(inducivebias)，当主输入向量和遗忘门结构确保给定的神经网络更新时，后续跟随的所有神经元也将随之更新。
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.
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生...
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）2016-10-0213:54来源:机器之心选自FastML...神经网络在概念上很简单，并且它们十分动人。在层级上，有着一堆同质化的元素和统一的单位，并且它们之间还存在在一系列的加权连接。这就是...
我们的神经网络架构不需要任何手工制作的功能，这些功能在Zhou2013非常重要。6Conclusion本文介绍了我们的神经网络模型，该模型将汉字部首级信息与基于字符的BLSTM-CRF相结合，获得了最先进的结果。我们利用LSTM块来学习长距离依赖关系，这有助
不同的是输入部分使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）抽取图像的特征，输出部分使用LSTM生成文本。对应论文有：《KarpathyA,Fei-FeiL.Deepvisual-semanticalignmentsforgeneratingimagedescriptions[J].arXivpreprintarXiv:1412.2306,2014.》
尽管标准的LSTM结构允许不同的神经元不同时间维度信息，但它对于层级结构建模中的各组成没有明确的偏向。针对这个问题，本文提出神经元排序策略来添加一个归纳偏置量(inducivebias)，当主输入向量和遗忘门结构确保给定的神经网络更新时，后续跟随的所有神经元也将随之更新。
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