过年这几天只能待家里了，最近几个月，上海交通大学的研究人员提出了切片递归神经网络的结构，该结构在不改变循环单元的情况下比RNN结构快135倍。　　在论文《Sliced Recurrent Neural Networks》中，研究者给出了具体的介绍。　　在R

本文会为你揭开递归神经网络的面纱。在本文的第一部分中，我们将介绍递归神经网络的来源，说明传统神经网络的局限性。需要注意的是，递归神经网络不仅仅局限于有序数据，因为很多问题都可以分解为一系列的子问题。例如，我们用递归神经网络产生带有某种顺序的手写数字，模仿艺

递归神经网络可存储记忆神经网络，LSTM是其中一种，在NLP领域应用效果不错。递归神经网络，时间递归神经网络，结构递归神经网络。两者训练属同一算法变体。RNN引入定向循环，神经元为节点组成有向环，可表达前后关联关系。RNN关键是隐藏层，隐藏层捕捉序列信息，

递归是神经网络中的一个重要术语，在机器学习和神经科学领域有着不同的含义。然而，随着用于实际应用的人工神经网络越来越复杂，且在某些方面更像生物神经网络，这种差异正在逐渐缩小。深度学习社区所指的是经常性连接类似于神经科学界所说的横向连接。在神经科学界，经常性网

否则作者和云栖社区有权追究责任。近来，吴京主演的电影《战狼 Ⅱ》大获好评。在经济学领域，有个重要的概念，叫“沉没成本”。包括经济学家在内的绝大多数人，离开理论假设，在现实生活中，真的很难无视“沉没成本”。而阿尔法狗在棋盘上的表现，发挥稳定，且时有跳脱之举。

当我第一次尝试研究递归神经网络时，我犯了一个错误，我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。总之，你不需要了解LSTM单元的所有具体架构;作为一个人，理解它不应该是你的工作。请记住LSTM单元的作用：允许过去的信息在以后重新注入。本文将介绍如何在Keras中

深度学习可用于做许多有趣的事情，但人们通常可能会觉得只有那些最聪明的工程师才能创建这样的应用程序。但事实并非如此。通过Keras和其他高级深度学习库，无论对深度学习理论和内部工作的理解如何，每个人都可以创建和使用深度学习模型。递归神经网络是用于顺序数据的现

在RNN的每个处理步骤，RNN必须对已收到的新信息进行编码并将信息通过一组反馈连接传递到下一个处理步骤。对于设计神经网络模型来说，最大的挑战就是要保证通过反馈连接每次传递的信息量不会降低。Hochreiter和Schmidhuber是第一个解决这些问题的人

最近，谷歌发布了一种把低分辨率图像复原为高分辨率图像的方法，参见机器之心文章《学界 | 谷歌新论文提出像素递归超分辨率：利用神经网络消灭低分辨率图像马赛克》。与最先进的方法相比，这篇论文提出了一种端到端的框架来完成超分辨率任务。机器之心在本文中对相关研究《

作者一直想尝试不同类型的循环神经网络，最近实现了这个梦想。作者希望实施的RNN总共有5个不同的案例。但是，为了完全理解所有的实现方式，最好对"香草"RNN有一定深入的了解。如上所述，基础网络是简单的RNN结合卷积神经网络来进行分类。RN

人类不会每秒从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据你对前面的单词的理解然后去理解之后认识的每个单词。你不会丢掉所有东西，然后再次从头开始思考，通常想法都是有持续性的。目前还不清楚传统神经网络如何利用其对电影中之前事件的推理来未后来的事件提供信息。递归神

马赛克有时候是人类实现幸福生活的一大妨碍，谷歌也一直在致力于用技术提升人类的幸福程度。之前机器之心就曾报道过谷歌曾经提出一种提升图像分辨率的技术，参见《消灭所有马赛克，谷歌宣布机器学习图像锐化工具 RAISR》。近日，Google Brain 又在 arX

递归神经网络是最先进的顺序数据算法之一，在苹果Siri和Google语音搜索中都使用到的算法。在这篇文章中，你将学习递归神经网络如何工作的基本概念，最大的问题是什么以及如何解决它们。介绍递归神经网络是一种功能强大的神经网络类型，属于目前最有前途的算法，因为

介绍人类每秒钟不从头开始他们的想法。当你读这篇文章的时候，你会根据你对之前单词的理解来理解每个单词。你不会把所有的东西都扔掉，然后重新开始思考。传统的神经网络不能这样做，这似乎是一个很大的缺点。目前还不清楚传统的神经网络是如何利用其对电影中发生的事件的推理

卷积神经网络不适用于这种情况 - 主要用于图像数据。本次练习的数据集是Keras内置的路透社数据集，其中包含来自该出版物超过46种不同类别的超过11,000篇文章。maxlen = 1000 # cut texts after this number of

Rachel wagner – kaiser是佛罗里达大学的博士后研究员，她在2016年12月获得了天文学博士学位，现在是毕马威的数据科学家。她建立了一种算法，使用分层的递归神经网络来检测仪表盘摄像机（这款设备与很多车载记录仪很相似，放置于挡风玻璃前，摄像

Named Entity Recognition With Parallel Recurrent Neural Networks. 实验证明本文架构在CONLL 2003 NER数据集上实现了最先进的性能。引言对文本中实体进行推理的能力是自然语言理解的一个

Recursive Neural Network Based Preordering for English-to-Japanese Machine Translation. 实验表明，该方法在不使用人工特征设计的情况下，在翻译质量上高于现有方法。为了解决

Predicting User Roles from Computer Logs Using Recurrent Neural Networks. 自动推断用户属性具有广泛的影响；包含在其他里，用于定制、管理资源和安全性。其他研究人员考虑了网络和网络安全领

本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题，而没有一个是来预测连续值的。传统的神经网络模型并不能解决这种问题，进而开发出递归神经网络模型，递归神经网络模型可以存储历史数据