卷积神经网络可以有效地处理空间信息，那么本章的循环神经网络（recurrent neural network， RNN）则可以更好地处理序列信息。循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的输入，从而可 以确定当前的输出。 《动手学深度学习》这本书的 第8章 “循环 ...

声明：本文转载自公众号 黑龙江大学自然语言处理实验室，作者为黑龙江大学nlp实验室研究生刘宗林。 导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit)，以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确 ...

循环神经网络也可以用作生成模型。 这意味着除了用于预测模型（做出预测）之外，他们还可以学习问题的序列，然后为问题域生成全新的合理序列。 像这样的生成模型不仅可用于研究模型学习问题的程度，还可以了解有关问题领域本身的更多信息。 在这篇 ...