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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。
《MinimalRNN:TowardMoreInterpretableandTrainableRecurrentNeuralNetworks》如果你吃到一个鸡蛋，觉得好吃，虽不必知道是哪只老下的，但了解一下鸡蛋内部的东西总没有坏处。ByMe欲炼仙丹，必先造…
RecurrentNeuralNetworkregularization简单回顾LSTM照例先规定符号含义，我们此处默认指多层RNN网络。规定hlt∈Rnhtl∈Rnh^l_t\in{R^n}表示第lll层ttt时间步的因状态，维度为n,当l=0l=0l=0时，h0tht0h^0_t表示ttt时刻的外部输入；因为LSTM网络中使用全连接网络作为常规操作，全连接的数学表达…
通常RNN指的是时序递归RNN。RNN结构与更新2.1经典之作：Elman'sSimpleRecurrentNetworks(SRN)J.L.Elman提出的SRN是RNN系中结构最简单的一个变种，相较于传统的2层FC前馈网络，它仅仅在FC层添加了时序反馈连接。
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。
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...
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！
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++。
这篇论文中的编码器是双向RNN，所以要分别计算出顺时间循环层和逆时间循环层的隐状态，然后拼接起来：第二步：跳到器的RNN网络中，在第t时刻，根据已知的语义表示向量ct、上一时刻预测的yt-1和器中的隐状态st-1，计算当前时刻t的隐状态st
本篇论文最早提出了Encoder-Decoder框架，用于机器翻译领域。本文的亮点一方面在于对sourcesentence做了逆向输入的操作，另一方面相对于以往的论文，它将两个RNN结构连接在一起做翻译工作。2、《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningto
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。
《MinimalRNN:TowardMoreInterpretableandTrainableRecurrentNeuralNetworks》如果你吃到一个鸡蛋，觉得好吃，虽不必知道是哪只老下的，但了解一下鸡蛋内部的东西总没有坏处。ByMe欲炼仙丹，必先造…
RecurrentNeuralNetworkregularization简单回顾LSTM照例先规定符号含义，我们此处默认指多层RNN网络。规定hlt∈Rnhtl∈Rnh^l_t\in{R^n}表示第lll层ttt时间步的因状态，维度为n,当l=0l=0l=0时，h0tht0h^0_t表示ttt时刻的外部输入；因为LSTM网络中使用全连接网络作为常规操作，全连接的数学表达…
通常RNN指的是时序递归RNN。RNN结构与更新2.1经典之作：Elman'sSimpleRecurrentNetworks(SRN)J.L.Elman提出的SRN是RNN系中结构最简单的一个变种，相较于传统的2层FC前馈网络，它仅仅在FC层添加了时序反馈连接。
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。
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...
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！
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++。
这篇论文中的编码器是双向RNN，所以要分别计算出顺时间循环层和逆时间循环层的隐状态，然后拼接起来：第二步：跳到器的RNN网络中，在第t时刻，根据已知的语义表示向量ct、上一时刻预测的yt-1和器中的隐状态st-1，计算当前时刻t的隐状态st
本篇论文最早提出了Encoder-Decoder框架，用于机器翻译领域。本文的亮点一方面在于对sourcesentence做了逆向输入的操作，另一方面相对于以往的论文，它将两个RNN结构连接在一起做翻译工作。2、《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningto
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