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1982年，美国加州理工学院物理学家Johnhopfield发明了一种单层反馈神经网络Hopfieldnetwork，用来解决组合优化问题。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Jeffrey...
1.简介“RecurrentNeuralNetworkGrammars”发表与NAACL2016，这篇论文中提出了RNNG模型，在之后也有很多工作基于此，像URNNG（UnsupervisedRNNG）和融合RNNG的NMT等。论文中首先介绍了RNNG的判别模型，然后进行了改动，定义了生成RNN
问：能更详细地谈一谈这篇预测AI走向的论文吗？Schmidhuber：那篇论文寓意高远，描述了世界上第一个具体的自我改进的“元程序”，不仅能够通过学习提升自己在特定领域的表现，还能改进自己的学习算法，以及它学习自己学习的方式等等。这是系列论文的第一篇，之后十年我都在研究自我改进的...
Jozefowicz,etal(2015)测试了多大1万多种RNN结构之后，发现了某些版本在某些任务中，表现比LSTM要好点（这篇论文非常值得一看）。Conclusion更早些的时候，我提到RNN所能达到的一些让人惊艳的结果，本质上都可以用LSTM达到同样的效果，实际上对大多数任务来说LSTM工作地更好。
第十四章——循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks）（第二部分）.这几年提到RNN，一般指RecurrentNeuralNetworks，至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以。.wiki上面把RecurrentNeuralNetworks叫做时间递归神经网络，与之对应的还有一个结构递归神经网络...
论文地址：LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation一、概述这篇文章首次提出GRU的模型，并针对传统的统计机器翻译，提出了Encoder-Decoder模型。
CW-RNN是ICML2014上提出的一篇论文，与LSTM模型目的是相同的，就是为了解决经典的SRN对于长距离信息丢失的问题。但是与LSTM（基于三个门进行过滤和调节）的思想完全不同，CW-RNN利用的思想非常简单。CW在原文中作者表示其效果较SRN与LSTM
1982年，美国加州理工学院物理学家Johnhopfield发明了一种单层反馈神经网络Hopfieldnetwork，用来解决组合优化问题。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Jeffrey...
1.简介“RecurrentNeuralNetworkGrammars”发表与NAACL2016，这篇论文中提出了RNNG模型，在之后也有很多工作基于此，像URNNG（UnsupervisedRNNG）和融合RNNG的NMT等。论文中首先介绍了RNNG的判别模型，然后进行了改动，定义了生成RNN
问：能更详细地谈一谈这篇预测AI走向的论文吗？Schmidhuber：那篇论文寓意高远，描述了世界上第一个具体的自我改进的“元程序”，不仅能够通过学习提升自己在特定领域的表现，还能改进自己的学习算法，以及它学习自己学习的方式等等。这是系列论文的第一篇，之后十年我都在研究自我改进的...
Jozefowicz,etal(2015)测试了多大1万多种RNN结构之后，发现了某些版本在某些任务中，表现比LSTM要好点（这篇论文非常值得一看）。Conclusion更早些的时候，我提到RNN所能达到的一些让人惊艳的结果，本质上都可以用LSTM达到同样的效果，实际上对大多数任务来说LSTM工作地更好。
第十四章——循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks）（第二部分）.这几年提到RNN，一般指RecurrentNeuralNetworks，至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以。.wiki上面把RecurrentNeuralNetworks叫做时间递归神经网络，与之对应的还有一个结构递归神经网络...
论文地址：LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation一、概述这篇文章首次提出GRU的模型，并针对传统的统计机器翻译，提出了Encoder-Decoder模型。
CW-RNN是ICML2014上提出的一篇论文，与LSTM模型目的是相同的，就是为了解决经典的SRN对于长距离信息丢失的问题。但是与LSTM（基于三个门进行过滤和调节）的思想完全不同，CW-RNN利用的思想非常简单。CW在原文中作者表示其效果较SRN与LSTM
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