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中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM（Hid…
FelixGers的博士论文《Longshort-termmemoryinrecurrentneuralnetworks》这两个内容都挺多的，不过可以跳着看，反正我是没看完┑(￣Д￣)┍还有一个最新的（今年2015）的综述，《ACriticalReviewofRecurrentNeuralNetworksforSequenceLearning》不过很多内容都来自以上两个材料。
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...
Elmannetwork就是指现在一般说的RNN（包括LSTM、GRU等等）。.一个recurrent层的输出经过时延后作为下一时刻这一层的输入的一部分，然后recurrent层的输出同时送到网络后续的层，比如最终的输入层。.一个Jordannetwork说的是直接把整个网络最终的输出（i.e.输出层的...
循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)一般是指时间递归神经网络而非结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，其主要用于对序列数据进行建模。.Salehinejad等人1的一篇综述文章列举了RNN发展过程中的一些重大改进，如下表所示：.Structurallyconstrainedrecurrent...
双向RNN原始论文rnn-tutorial-gru-lstm-master分词人工智能深度学习，中文分词代码，准确无误。rnn-tutorial-gru-lstm-master分词tensorflow双向RNN基于tensorflow1.8实现的单层静态双向RNN网络，以mnist手写体为测试用例...
RecurrentNeuralNetworkRegularization.WepresentasimpleregularizationtechniqueforRecurrentNeuralNetworks(RNNs)withLongShort-TermMemory(LSTM)units.Dropout,themostsuccessfultechniqueforregularizingneuralnetworks,doesnotworkwellwithRNNsandLSTMs.Inthispaper,weshowhowtocorrectlyapplydropouttoLSTMs,and...
下面我们来介绍RNN最重要的一个变种：NvsM。这种结构又叫Encoder-Decoder模型，也可以称之为Seq2Seq模型。原始的NvsNRNN要求序列等长，然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的，如机器翻译中，源语言和目标语言的句子往往并没有相同的
中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。在序列挖掘领域传统的机器学习方法有HMM（Hid…
FelixGers的博士论文《Longshort-termmemoryinrecurrentneuralnetworks》这两个内容都挺多的，不过可以跳着看，反正我是没看完┑(￣Д￣)┍还有一个最新的（今年2015）的综述，《ACriticalReviewofRecurrentNeuralNetworksforSequenceLearning》不过很多内容都来自以上两个材料。
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...
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