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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...
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...
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。
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
[NL系列]RNN&LSTM网络结构及应用这篇是TheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworks（byAndrejKarpathy，Stanford的LiFei-Fei的博士生。文章介绍了RNN和LSTM，同时也介绍了RNN取得的各种瞩目成果。）以及UnderstandingLSTMNetworks（byChrisOlah）的阅读笔记。...
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。
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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
[NL系列]RNN&LSTM网络结构及应用这篇是TheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworks（byAndrejKarpathy，Stanford的LiFei-Fei的博士生。文章介绍了RNN和LSTM，同时也介绍了RNN取得的各种瞩目成果。）以及UnderstandingLSTMNetworks（byChrisOlah）的阅读笔记。...
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