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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。
文本都是由单词组成的，因而对单词的理解也是初期自然语言处理的研究方向，即用一个向量来分析单词，即词向量或者词嵌入（wordembedding）。.在词向量的基础上，可以构建神经网络（比如循环神经网络和卷积神经网络）来完成相应的机器学习任务，比如文本...
循环神经网络RNN应用场景标准的全连接神经网络（fullyconnectedneuralnetwork）处理序列会有两个问题：1）全连接神经网络输入层和输出层长度固定，而不同序列的输入、输出可能有不同的长度，选择最大长度并对短序列进行填充（pad）不是一种...
为什么需要RNN（循环神经网络）.他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。.但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。.比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的...
使用递归神经网络（RNN）进行文本分类：.甲回归神经网络（RNN）是一类神经网络，其中节点之间的连接形成沿着一序列的有向图的。.这允许它展示时间序列的动态时间行为。.使用外部嵌入的知识可以提高RNN的精确度，因为它集成了关于单词的新信息（词汇和...
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。
文本都是由单词组成的，因而对单词的理解也是初期自然语言处理的研究方向，即用一个向量来分析单词，即词向量或者词嵌入（wordembedding）。.在词向量的基础上，可以构建神经网络（比如循环神经网络和卷积神经网络）来完成相应的机器学习任务，比如文本...
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