例如,Kalchbrenner等人(2015)的Grid LSTMs似乎非常有前途。在生成模型中使用RNNs,如Gregor, et al. (2015), Chung, et al.(2015),或Bayer &Osendorfer(2015)似乎也很有趣。过去几年是神经网络复发的一个激动人心的时刻,而未来的几年将会更加激动人心。 In addition to the original authors, a lot ...
例如,Kalchbrenner等人(2015)的Grid LSTMs似乎非常有前途。在生成模型中使用RNN的工作--如Gregor, et al.(2015)、Chung, et al.(2015)或Bayer & Osendorfer(2015)--也显得非常有趣。过去的几年是递归神经网络的一个激动人心的时刻,而未来的几年将更加激动人心 参考资料:翻译来自于这篇文章...
LSTM Networks(长短记忆网络的诞生) 长短记忆网络(Long Short Term Memory networks)通常被称之为LSTMs,是一种特定的循环神经网络,也就是说本质上它还是属于循环神经网络,只是做了一定的改进,所以它依旧拥有原始循环神经网络的核心精髓———记忆。它是由 Hochreiter 和 Schmidhuber 在1997年所提出的[Long Short Term...
The last few years have been an exciting time for recurrent neural networks, and the coming ones promise to only be more so! 注意力并不是 RNN 研究中唯一令人兴奋的线索。例如,Kalchbrenner 等人(2015 年)的网格 LSTM 似乎极具前景。在生成模型中使用 RNN 的工作--如 Gregor 等人(2015)、Chung ...
Understanding LSTM NetworksPosted on August 27, 2015Recurrent Neural NetworksHumans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based onyour understanding of previous words. You don’t throw everything away and start thinking from scratch...
长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks) - 通常叫做 “LSTMs” ——是 RNN 中一个特殊的类型。由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,广受欢迎,之后也得到了很多人们的改进调整。LSTMs 被广泛地用于解决各类问题,并都取得了非常棒的效果。
colah的一篇讲解LSTM比较好的文章,翻译过来一起学习,原文地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/,Posted on August 27, 2015。 Recurrent Neural Networks 人类思维具有连贯性。当你看这篇文章时,根据你对前面词语的理解,你可以明白当前词语的意义。即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容...
[外文翻译] Understanding LSTM Networks Understanding LSTM Networks原作者:Christopher Olah 原址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Step-by-Step LSTM Walk ThroughLSTM的第一步是决定将哪些信息从cell state中去除。我们通过一个叫做“forget gate layer”的sigmoid layer来实现这一步。
Understanding LSTM Networks Posted on August 27, 2015 Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw everything away and start thinking from ...
colah的一篇讲解LSTM比较好的文章,翻译过来一起学习,原文地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/,Posted on August 27, 2015。 Recurrent Neural Networks 人类思维具有连贯性。当你看这篇文章时,根据你对前面词语的理解,你可以明白当前词语的意义。即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容...