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多伦多大学的AlexGraves的RNN专著《SupervisedSequenceLabellingwithRecurrentNeuralNetworks》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￣)┍
Graves,Alex."Generatingsequenceswithrecurrentneuralnetworks."arXivpreprintarXiv:1308.0850(2013).↩YoshuaBengio,RejeanDucharmeandPascalVincent.2003.Aneuralprobabilisticlanguagemodel.
【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…
alexgraves大神的lstm的bptt算法推导过程中的疑问？.在看RNN以及LSTM的介绍和公式梳理-DarkScope从这里开始-CSDN博客这个博客的时候，看了下alex大神关于lstm的bptt算….
withRecurrentNeuralNetworksAlexGravesVollstandigerAbdruckdervonderFakultatfurInformatikderTechnischenUniversitatMunchenzurErlangungdesakademischenGradeseinesDoktorsderNaturwissenschaften(Dr.rer.nat.)genehmigtenDissertation.
论文《PiexelRecurrentNerualNetwork》总结论文：《PixelRecurrentNerualNetwork》时间：2016作者：AaronvandenOord,NalKalchbrenner,KorayKavukcuoglu期刊：CCFA类会议ICML谷歌学术引用量：326意义：将RNN和CNN用于像素的
自从原始的NTM论文，目前已经有一些令人兴奋的文章探索类似的方向。神经GPU（Kaiser＆Sutskever，2015）克服了NTM无法添加和乘数的问题。（Zaremba＆Sutskever，2016）训练NTMs使用强化学习，而不是原始使用的可微分的读/写。
这个增强方案主要是依赖一个较大的、可寻址的存储器，而相似地，图灵机使用一个无穷存储带增强了有穷状态机，因而，我们称这种新设备为”神经网络图灵机”。（N代表地址数或行数，M代表每个地址的向量大小）。为了确定这是一种什幺算法，我们查看了控制器与内存之间的交互信息(图6...
谁写出了AI领域最具影响力的论文？.这两位德国学者打破了Bengio和LeCun的年度被引记录.随着时间的推移，深度学习领域被引最高的论文发生了变化，这是图灵奖之外的另一种认可？.作为「LSTM之父」的JürgenSchmidhuber虽然没有获得图灵奖（也因乖张的行为不...
强大的端到端语音识别框架—RNN-T.基于联结时序分类(CTC)的声学模型不再需要对训练的音频序列和文本序列进行强制对齐，实际上已经初步具备了端到端的声学模型建模能力。但是CTC模型进行声学建模存在着两个严重的瓶颈，一是缺乏语言模型建模能力，不能...
多伦多大学的AlexGraves的RNN专著《SupervisedSequenceLabellingwithRecurrentNeuralNetworks》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￣)┍
Graves,Alex."Generatingsequenceswithrecurrentneuralnetworks."arXivpreprintarXiv:1308.0850(2013).↩YoshuaBengio,RejeanDucharmeandPascalVincent.2003.Aneuralprobabilisticlanguagemodel.
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论文《PiexelRecurrentNerualNetwork》总结论文：《PixelRecurrentNerualNetwork》时间：2016作者：AaronvandenOord,NalKalchbrenner,KorayKavukcuoglu期刊：CCFA类会议ICML谷歌学术引用量：326意义：将RNN和CNN用于像素的
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