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论文原文：GraphRNN:GeneratingRealisticGraphswithDeepAuto-regressiveModels出版：ICML2018摘要图的建模和生成是研究生物学，工程学和社会科学网络的基础。但是，由于图的非唯一，高维性质以及给定图的…
【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…
EMNLP2014：利用RNN模型生成中国古代诗歌.单位：InstituteforLanguage,CognitionandComputationSchoolofInformatics,UniversityofEdinburgh,10CrichtonStreet,EdinburghEH89AB.原文作者提出了一种基于RNN的中国诗歌生成模型，并验证了其理想情况下适合用于获取诗歌的内容和形式...
该模型通过交替学习进行双向分子设计，并且该模型与其他双向RNN,单向RNN模型对比，在分子新颖性，骨架多样性和生成分子的化学生物相关性方面表明了基于SMILES的分子denovo设计双向方法是可取的，并显示了优越的实验结果。1背景
baseline模型采用的是标准的RNN，-Gauss代表最终的输出函数是服从高斯分布（即网络输出），-GMM代表输出函数是服从混合高斯分布（即网络除了输出以外，还有权重），-I代表先验分布不依赖历史信息（即与隐层状态无关）下图模型在语音训练集上生成的样本示例，前3行是全局波形，后3行是局部...
最近开始看图网络相关的论文。（日常流水账记录）深度学习火了这么多年，感觉已经是一片红海。但是从深度学习这一成功例子中衍生出来的GNN网络目前为止还算是一篇蓝海。仅仅是从CNN中照搬过去的pooling，attention，rnn，VAE，GAN等等...
刚好毕设相关，论文写完顺手就答了.先给出一个最快的了解+上手的教程：.直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTMNetworksforSentimentAnalysis.但是，前提是你有RNN的基础，因为LSTM本身不是一个完整的模型，LSTM是对RNN隐含层的改进。.一般所称的LSTM网络全叫全了...
然后生成所有满足格式约束（主要是音调方面的）的句子，接下来用一个语言模型排个序，找到最好的。原文中有挺重要的一句，但是我没看懂。Inimplementation,weemployacharacter-basedrecurrentneuralnetworklanguagemodel(Mikolovetal.,2010)interpolatedwithaKneser-Neytrigramandfindthen-bestcandidateswithastackdecoder.
尽管深度生成模型在机器学习社区中一直被广泛讨论，但与分子的denovo生成相关的深度生成模型的计算问题还需要具体研究。本文简洁深入地讨论了在分子的denovo生成问题上应用深度生成模型的最新进展，特别强调了在这一特定领域成功应用深度生成网络所要面临的重要挑战。
在新智元微信公众号回复170218，可下载论文。DeepMind的研究员们15日在arXiv上传了一篇论文，名为《记忆时序生成模型》的论文，自称新的模型能在性能上比现在被广泛使用的RNN，比如LSTM，有显著的提升。
论文原文：GraphRNN:GeneratingRealisticGraphswithDeepAuto-regressiveModels出版：ICML2018摘要图的建模和生成是研究生物学，工程学和社会科学网络的基础。但是，由于图的非唯一，高维性质以及给定图的…
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EMNLP2014：利用RNN模型生成中国古代诗歌.单位：InstituteforLanguage,CognitionandComputationSchoolofInformatics,UniversityofEdinburgh,10CrichtonStreet,EdinburghEH89AB.原文作者提出了一种基于RNN的中国诗歌生成模型，并验证了其理想情况下适合用于获取诗歌的内容和形式...
该模型通过交替学习进行双向分子设计，并且该模型与其他双向RNN,单向RNN模型对比，在分子新颖性，骨架多样性和生成分子的化学生物相关性方面表明了基于SMILES的分子denovo设计双向方法是可取的，并显示了优越的实验结果。1背景
baseline模型采用的是标准的RNN，-Gauss代表最终的输出函数是服从高斯分布（即网络输出），-GMM代表输出函数是服从混合高斯分布（即网络除了输出以外，还有权重），-I代表先验分布不依赖历史信息（即与隐层状态无关）下图模型在语音训练集上生成的样本示例，前3行是全局波形，后3行是局部...
最近开始看图网络相关的论文。（日常流水账记录）深度学习火了这么多年，感觉已经是一片红海。但是从深度学习这一成功例子中衍生出来的GNN网络目前为止还算是一篇蓝海。仅仅是从CNN中照搬过去的pooling，attention，rnn，VAE，GAN等等...
刚好毕设相关，论文写完顺手就答了.先给出一个最快的了解+上手的教程：.直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTMNetworksforSentimentAnalysis.但是，前提是你有RNN的基础，因为LSTM本身不是一个完整的模型，LSTM是对RNN隐含层的改进。.一般所称的LSTM网络全叫全了...
然后生成所有满足格式约束（主要是音调方面的）的句子，接下来用一个语言模型排个序，找到最好的。原文中有挺重要的一句，但是我没看懂。Inimplementation,weemployacharacter-basedrecurrentneuralnetworklanguagemodel(Mikolovetal.,2010)interpolatedwithaKneser-Neytrigramandfindthen-bestcandidateswithastackdecoder.
尽管深度生成模型在机器学习社区中一直被广泛讨论，但与分子的denovo生成相关的深度生成模型的计算问题还需要具体研究。本文简洁深入地讨论了在分子的denovo生成问题上应用深度生成模型的最新进展，特别强调了在这一特定领域成功应用深度生成网络所要面临的重要挑战。
在新智元微信公众号回复170218，可下载论文。DeepMind的研究员们15日在arXiv上传了一篇论文，名为《记忆时序生成模型》的论文，自称新的模型能在性能上比现在被广泛使用的RNN，比如LSTM，有显著的提升。
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