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这是最早的RNN的雏形。86年，michaelI.Jordan定义了recurrent的概念，提出Jordannetwork。1990年,美国认知科学家JeffreyL.Elman对jordannetwork进行了简化,并采用BP算法进行训练，便有了如今最简单的包含单个自连接节点的RNN模型。
在这篇论文中，周志华等研究者尝试从RNN学习FSA，他们首先验证了除不带门控的经典RNN外，其它门控RNN变体的隐藏状态同样也具有天然的集群属性。然后他们提出了两种方法，其一是高效的聚类方法k-means++。
论文解读：GatedRecurrentUnitGRU算法出自这篇文章："LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation"。这里介绍下这篇文章的主要贡献。RNNEncoder–Decoder文章首先提出一种RNN的自编码...
论文提出了一个很好的使用dropout的技巧来解决这个过拟合的问题。dropout在RNN中表现不佳是由于循环增大了噪声，该噪声对学习效果有害。论文提出的方法可以通过在RNN的一些子集连接中使用dropout来解决这个问题。论文提出算法的代码：https://github
普遍认为Neocogniron是1980年的这篇论文提出来的《1980-Fukushima-NeocognitronAself-organizingneuralnetworkmodelforamechanismofpatternrecognitionunaffectedbyshiftinposition》，读了之后发现，确实讲到了很多我想找的东西，例如卷积和池化（当时不这么叫卷积、池化的）这两个...
使用生成模型的RNN，诸如Gregor,etal.(2015)Chung,etal.(2015)和Bayer&Osendorfer(2015)提出的模型同样很有趣。在过去几年中，RNN的研究已经相当的燃，而研究成果当然也会更加丰富！以上是对于论文的翻译，现在用例子对双向进行解释！
论文笔记：SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks.2018-11-10.三位来自Google的作者在这篇论文中提出了一种以两个RNN组合方式构成的网络结构，用来处理英语到法语的翻译问题，并且认为对于传统的深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)不能处理的输入和输出都是...
我们的方法和最近提出的Quasi-RNN（Bradburyetal.,2017）十分相似。当我们在上方3到5表达式中的线性转换项droph_t-1时，Quasi-RNN使用k-gramconv2d运算来替代线性项。我们设计出的神经网络的瓶颈在于方程式3到5中间的三个矩阵乘法。
1Attention研究进展.Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是googlemind团队的这篇论文《RecurrentModelsofVisualAttention》[14]，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。.随后，Bahdanau等人在...
这篇论文用大规模的数据对比了八种不同LSTM变体之间的效果。这八种变体有六种是去除经典LSTM中的一些计算组件得到的，用来验证其中一些组件的重要性；剩下两种一种是将inputgate和forgetgate合并的类似GRU的结构，还有一种是所有gate之间也有recurrent连接的fullgaterecurrent…
这是最早的RNN的雏形。86年，michaelI.Jordan定义了recurrent的概念，提出Jordannetwork。1990年,美国认知科学家JeffreyL.Elman对jordannetwork进行了简化,并采用BP算法进行训练，便有了如今最简单的包含单个自连接节点的RNN模型。
在这篇论文中，周志华等研究者尝试从RNN学习FSA，他们首先验证了除不带门控的经典RNN外，其它门控RNN变体的隐藏状态同样也具有天然的集群属性。然后他们提出了两种方法，其一是高效的聚类方法k-means++。
论文解读：GatedRecurrentUnitGRU算法出自这篇文章："LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation"。这里介绍下这篇文章的主要贡献。RNNEncoder–Decoder文章首先提出一种RNN的自编码...
论文提出了一个很好的使用dropout的技巧来解决这个过拟合的问题。dropout在RNN中表现不佳是由于循环增大了噪声，该噪声对学习效果有害。论文提出的方法可以通过在RNN的一些子集连接中使用dropout来解决这个问题。论文提出算法的代码：https://github
普遍认为Neocogniron是1980年的这篇论文提出来的《1980-Fukushima-NeocognitronAself-organizingneuralnetworkmodelforamechanismofpatternrecognitionunaffectedbyshiftinposition》，读了之后发现，确实讲到了很多我想找的东西，例如卷积和池化（当时不这么叫卷积、池化的）这两个...
使用生成模型的RNN，诸如Gregor,etal.(2015)Chung,etal.(2015)和Bayer&Osendorfer(2015)提出的模型同样很有趣。在过去几年中，RNN的研究已经相当的燃，而研究成果当然也会更加丰富！以上是对于论文的翻译，现在用例子对双向进行解释！
论文笔记：SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks.2018-11-10.三位来自Google的作者在这篇论文中提出了一种以两个RNN组合方式构成的网络结构，用来处理英语到法语的翻译问题，并且认为对于传统的深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)不能处理的输入和输出都是...
我们的方法和最近提出的Quasi-RNN（Bradburyetal.,2017）十分相似。当我们在上方3到5表达式中的线性转换项droph_t-1时，Quasi-RNN使用k-gramconv2d运算来替代线性项。我们设计出的神经网络的瓶颈在于方程式3到5中间的三个矩阵乘法。
1Attention研究进展.Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是googlemind团队的这篇论文《RecurrentModelsofVisualAttention》[14]，他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。.随后，Bahdanau等人在...
这篇论文用大规模的数据对比了八种不同LSTM变体之间的效果。这八种变体有六种是去除经典LSTM中的一些计算组件得到的，用来验证其中一些组件的重要性；剩下两种一种是将inputgate和forgetgate合并的类似GRU的结构，还有一种是所有gate之间也有recurrent连接的fullgaterecurrent…
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