注：这篇文章主要参考Alex Graves的博士论文《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》 详细介绍其关于BP算法...
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2016-10-30 17:12:18
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LSTM隐层神经元结构：
//让程序自己学会是否需要进位，从而学会加法#include "iostream"
#include "math.h"
#include "stdlib.h...
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2016-10-15 20:03:16
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看到一篇讲LSTM非常清晰的文章，原文来自Understanding LSTM Networks ， 译文来自理解LSTM网络Recurrent Neural Networks人类并不是每时每刻都从一...
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2016-09-22 13:22:33
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rnnlm： 1、CSC321 神经网络语言模型 RNN-LSTM http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/5052245.html ...
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2016-09-04 11:42:57
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英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/lstm.html LSTM 网络用于情感分析 ...
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2016-08-17 22:54:12
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R2RT R2RT Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM Tue 26 July 2016 When I was first introduced to Long Short-Term Memory netw ...
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2016-08-05 00:26:56
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参考： 1.http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 2.http://blog.csdn.net/ycheng_sjtu/article/details/48792467 ...
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2016-08-01 10:32:51
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长短期记忆网络LSTM(Long Short Term Memory)本身不是一个完整的模型，主要是对RNN隐含层的改进。因此，RNN网络即使用LSTM单元的RNN网络。LSTM非常适合用于处理与时间序列高度相关的问题，例如机器翻译、对话生成、编码解码、图文转换等。 说明：word2vec(CBOW ...
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2016-07-20 19:16:27
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说明：本文为斯坦福大学CS224d课程的中文版内容笔记，已得到斯坦福大学课程@Richard Socher教授的授权翻译与发表
1.语言模型
语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为m的词汇序列{w1,…,wm}的联合概率被表示为P(w1,…,wm)。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇wi的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率P(w1,…,wm)的计...
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2016-07-19 10:47:20
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本文为斯坦福大学CS224d课程的中文版内容笔记，已得到斯坦福大学课程@Richard Socher教授的授权翻译与发表...
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2016-07-19 10:07:15
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