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本帖最后由 jellycsc 于 2018-4-17 04:52 编辑

文章标题:深入理解LSTM记忆元网络
翻译来源:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

虽然是2015年的旧文章了,但是还是值得一读。以下是个人翻译的链接:https://jellycsc.github.io/2018/ ... ding-lstm-networks/

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精彩评论6

jellycsc  TF荚荚  发表于 2018-4-22 05:16:47 | 显示全部楼层
本文已转载至掘金社区。如果你无法浏览我的博客,可以移步:https://juejin.im/post/5adaada951882567344699c2
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libertatis  TF荚荚  发表于 2018-4-17 09:27:34 | 显示全部楼层
哈哈,“处男作”!不好意思,没忍住,笑出来了~
这篇博客是LSTM入门必读经典!
不过“LSTM: A Search Space Odyssey”这篇论文我觉得也是不错的哟,也是一篇LSTM入门必读经典论文。而且Github上也有这篇论文中各种LSTM变形的实现。
https://github.com/fomorians/lstm-odyssey
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舟3332  TF芽芽  发表于 2018-4-17 09:29:46 | 显示全部楼层
很不错呀。赞赞赞
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ccuuiiccaann  TF荚荚  发表于 2018-4-20 15:33:19 | 显示全部楼层
图片显示不出来啊
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jellycsc  TF荚荚  发表于 2018-4-21 03:37:31 | 显示全部楼层

能截个图吗?
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jellycsc  TF荚荚  发表于 2018-7-5 22:53:41 | 显示全部楼层
jka 发表于 2018-7-4 10:22
ai还是要靠高数

这句话不是特别准确,传统的ai只不过是不同的搜寻法,例如BFS、DFS、A*之类的,再进一步就是Minimax、Expectimax用在game tree上的search,所以如果你要研究ai的话,其实最重要的一点是理解knowledge representation,这个跟高数的关系其实不大。
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