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论文简析之循环网络中的正则化(RecurrentNeuralNetworkWithRegularization)摘要摘要中，作者肯定了Dropout方法在正则化大部分神经网络的有效性，但是目前应用在循环神经网络上效果并不好，所以作者本文的目标就是如何将Dropout方法正确地应用在循环
ArecurrentneuralnetworkbasedhealthindicatorforremainingusefullifepredictionofNeurocomputing(IF5.719)PubDate:2017-05-01,DOI:10.1016/j.neucom.2017.02.045LiangGuo,NaipengLi,FengJia,YaguoLei,JingLin
列出自己阅读的textclassification论文的列表，以后有时间再整理相应的笔记。阅读价值评分纯粹是基于自己对于文章的理解，标准包括：动机、方法、数据集质量、实验安排、相关工作等，满分为5。列表如下：名称所属会议类型时间阅读价值RecurrentConvolutionalNeuralNetworksforTextClassificationAAA...
论文题目：speechrecognitionwithdeeprecurrentneuralnetworks作者：AlexGraves,Abdel-rahmanMohamedandGeoffreyHinton论文中第2部分，介绍关于RNN的一些知识：对于一个给定的输入序列x=(x1,...,xT),一个标准的RNN通过迭代下面一系列方程来计算隐.…
4.RNN正在失去研究的光芒2018年至2019年提交（论文）主题的相对变化表明，RNN的下降幅度最大。这并不奇怪，因为尽管RNN对于序列数据是直观的，但它们有一个巨大的缺点：它们不能被并行化，因此不能利用自2012年以来推动研究进展的最大因素：计算
学习层次和时间表示一直是RNN的长期挑战之一。多尺度RNN一直被认为是能够解决这个问题的一种有效方式，但是缺乏经验证据表明这种方式可以通过发现序列中的潜在层次结构准确地解决时序依赖问题。而这篇论文提出了一种新颖的结构，可以通过使用新颖的更新机制和不同的时间尺度来编码时序...
CCKS2018|最佳论文：南京大学提出DSKG，将多层RNN用于知识图谱补全.2018年8月14-17日，主题为「知识计算与语言理解」的2018全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2018）在天津成功举办。.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度...
自然语言处理顶会ACL2020将于7月5日-10日线上举行。不久之前，ACL论文接收结果公布，但官方并未放出完整的论文列表。近日，ACL接收论文列表公布，让我们看一下都有哪些论文被接收了。机器之心报道，参与…
专栏|9篇顶会论文解读推荐中的序列化建模：Session-basedNeuralRecommendation。GRU可以灵活控制长短距离的依赖信息，适合刻画序列数据。Point-wiserankingloss，即认为负样本为0，正样本为1的lossfunction，发现训练出来的模型并不...
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