翻译：huangyongye 原文链接：Understanding LSTM Networks 前言：其实之前就已经用过 LSTM 了，是在深度学习框架 keras 上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀 今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文，看完这后，焕然大悟，对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。此博文写得真真真好 为了帮助大家理解 ...
2017-11-27 14:41 1 3981 推荐指数：
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 ...
本文译自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑 ...
目录 理解 LSTM 网络 递归神经网络 长期依赖性问题 LSTM 网络 LSTM 的核心想法 逐步解析 LSTM 的流程 长短期记忆的变种 结论 鸣谢 本文翻译 ...
作者：Tobin 日期：2019/04/12 缘起：最近在做时间序列分析的实验，FCN网络做时序数据分类的效果还可以，由于时间的依赖性，自然地想到是否可以利用LSTM网络进行时序数据的分类。我对CNN比较了解，但是对LSTM，感觉很多文章都介绍得太笼统，大部分都是介绍cell，而忽略 ...
简介 LSTM(Long short-term memory,长短期记忆)是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失问题。以下先从RNN介绍。 简说RNN RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一种处理序列数据的神经网络。下图 ...
循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的。比如说你在阅读这篇文章时，你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字，而不是每读到一个文字时，都抛弃掉前面的思考，从头开始。你的记忆是有持久性的。 传统的神经网络并不能如此，这似乎是一个主要的缺点。例如，假设你在看一场电影，你想 ...
循环神经网络在网络中引入了定性循环，使得信号从一个神经元传递到下一个神经元并不会马上消失，而是继续存活，隐藏层的输入不仅包括上一层的输出，还包括上一时刻该隐藏层的输出。 循环神经网络的发展有两个方向：一是增加隐藏层的功能，如simple RNN，GRU,LSTM,CW-RNN;另外一个是双向 ...
