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阅读经典论文，对于了解感兴趣的领域非常重要。而关于统计机器翻译，最经典的几篇论文又是什么呢？以下是我根据自己的经验总结的几篇经典论文，如有遗漏，欢迎补充。1．AStatisticalAp
论文学习：LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation这篇论文算是Seq2Seq（SequenctoSequence）的经典论文了。文中提出了一种新的RNN模型结构用于机器翻译等工作，此外，作为LSTM单元的变种和简化版本GRU单元也是在文章…
其次，RNN可以将误差差值反向传播到其输入，即卷积层，从而允许我们在统一的网络中共同训练循环层和卷积层。第三，RNN能够从头到尾对任意长度的序列进行操作。传统的RNN单元在其输入和输出层之间具有自连接的隐藏层。
【NLP论文精选】一篇文章看懂RNN循环神经网络模型，令人震惊的实验结果我是@老K玩代码，专注分享实战项目和最新行业资讯，已累计分享超1000实战项目！前言学习自然语言处理，就绕不开RNN模型，RNN在自然语言处理…
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。
它的核心思想是利用神经网络，往往是循环神经网络，实现编码和（Encoder-Decoder）的结构。.早期的seq2seq模型在翻译长文本上效果不佳，因而注意力机制（attention）被应用到机器翻译中，并获得了巨大的成功，经典的论文包括：.Neurallanguagemodel:Bengio,Yoshua...
seq2seq是一种自然语言的任务，中文翻译过来也就是序列到序列任务，最经典的seq2seq任务就是机器翻译任务（如机器翻译、文本摘要、会话建模、图像字幕等场景中的任务）奠基性论文2013–GeneratingSequencesWithRecurrentNeuralNetworks–作者
RNN资源博客RecurrentNeuralNetwork的经典论文、代码、课件、博士论文和应用汇总.AwesomeRecurrentNeuralNetworks.Acuratedlistofresourcesdedicatedtorecurrentneuralnetworks(closelyrelatedtodeeplearning).Maintainers-JiwonKim,MyungsubChoi.Wehavepagesforothertopics:awesome-deep-vision,awesome...
使用RNNEncoder-Decoder模型学习统计机器翻译的短语表示原文：《LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation》原作者：KyunghyunCho等注：本文是较早提出seq2seq模型的经典论文，翻译
同时这些实验都表明，双向LSTM的表达能力比经典LSTM强，经典RNN则最弱。InteractiveAttentionforNeuralMachineTranslation(arXiv:1610.05011)作者：孟凡东，吕正东，李航，刘群摘要常见的基于注意力的神经机器翻译(NeuralMachineTranslation
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论文学习：LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation这篇论文算是Seq2Seq（SequenctoSequence）的经典论文了。文中提出了一种新的RNN模型结构用于机器翻译等工作，此外，作为LSTM单元的变种和简化版本GRU单元也是在文章…
其次，RNN可以将误差差值反向传播到其输入，即卷积层，从而允许我们在统一的网络中共同训练循环层和卷积层。第三，RNN能够从头到尾对任意长度的序列进行操作。传统的RNN单元在其输入和输出层之间具有自连接的隐藏层。
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它的核心思想是利用神经网络，往往是循环神经网络，实现编码和（Encoder-Decoder）的结构。.早期的seq2seq模型在翻译长文本上效果不佳，因而注意力机制（attention）被应用到机器翻译中，并获得了巨大的成功，经典的论文包括：.Neurallanguagemodel:Bengio,Yoshua...
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