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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.
通过对比LSTM变量的结果，我们找到了适合CNER的LSTM块。受char-LSTM[17]的启发，我们提出了一种用于汉语的部首级LSTM，以捕获其象形词根特征，并在CNER任务中获得更好的性能。3NeuralNetworkArchitecture3.1LSTM略3.2CRF
lstm简介lstm背后的核心思想深入理解lstmlstm如何来避免梯度弥撒和梯度？lstm的变种grulstm及其变种的总结注：本篇文章主要参考了Olah的UnderstandingLSTMNetworkslstm简介上一篇我们讲了普通RNN，但普通RN…
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.
通过对比LSTM变量的结果，我们找到了适合CNER的LSTM块。受char-LSTM[17]的启发，我们提出了一种用于汉语的部首级LSTM，以捕获其象形词根特征，并在CNER任务中获得更好的性能。3NeuralNetworkArchitecture3.1LSTM略3.2CRF
lstm简介lstm背后的核心思想深入理解lstmlstm如何来避免梯度弥撒和梯度？lstm的变种grulstm及其变种的总结注：本篇文章主要参考了Olah的UnderstandingLSTMNetworkslstm简介上一篇我们讲了普通RNN，但普通RN…
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