阅读经典论文，对于了解感兴趣的领域非常重要。而关于统计机器翻译，最经典的几篇论文又是什么呢？以下是我根据自己的经验总结的几篇经典论文，如有遗漏，欢迎补充。1．AStatisticalAp
论文学习：LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation这篇论文算是Seq2Seq（SequenctoSequence）的经典论文了。文中提出了一种新的RNN模型结构用于机器翻译等工作，此外，作为LSTM单元的变种和简化版本GRU单元也是在文章…
其次，RNN可以将误差差值反向传播到其输入，即卷积层，从而允许我们在统一的网络中共同训练循环层和卷积层。第三，RNN能够从头到尾对任意长度的序列进行操作。传统的RNN单元在其输入和输出层之间具有自连接的隐藏层。
【NLP论文精选】一篇文章看懂RNN循环神经网络模型，令人震惊的实验结果我是@老K玩代码，专注分享实战项目和最新行业资讯，已累计分享超1000实战项目！前言学习自然语言处理，就绕不开RNN模型，RNN在自然语言处理…
FelixGers的博士论文《Longshort-termmemoryinrecurrentneuralnetworks》这两个内容都挺多的，不过可以跳着看，反正我是没看完┑(￣Д￣)┍还有一个最新的（今年2015）的综述，《ACriticalReviewofRecurrentNeuralNetworksforSequenceLearning》不过很多内容都来自以上两个材料。
它的核心思想是利用神经网络，往往是循环神经网络，实现编码和（Encoder-Decoder）的结构。.早期的seq2seq模型在翻译长文本上效果不佳，因而注意力机制（attention）被应用到机器翻译中，并获得了巨大的成功，经典的论文包括：.Neurallanguagemodel:Bengio,Yoshua...
seq2seq是一种自然语言的任务，中文翻译过来也就是序列到序列任务，最经典的seq2seq任务就是机器翻译任务（如机器翻译、文本摘要、会话建模、图像字幕等场景中的任务）奠基性论文2013–GeneratingSequencesWithRecurrentNeuralNetworks–作者
RNN资源博客RecurrentNeuralNetwork的经典论文、代码、课件、博士论文和应用汇总.AwesomeRecurrentNeuralNetworks.Acuratedlistofresourcesdedicatedtorecurrentneuralnetworks(closelyrelatedtodeeplearning).Maintainers-JiwonKim,MyungsubChoi.Wehavepagesforothertopics:awesome-deep-vision,awesome...
使用RNNEncoder-Decoder模型学习统计机器翻译的短语表示原文：《LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation》原作者：KyunghyunCho等注：本文是较早提出seq2seq模型的经典论文，翻译
同时这些实验都表明，双向LSTM的表达能力比经典LSTM强，经典RNN则最弱。InteractiveAttentionforNeuralMachineTranslation(arXiv:1610.05011)作者：孟凡东，吕正东，李航，刘群摘要常见的基于注意力的神经机器翻译(NeuralMachineTranslation
目录RNNEncoder–Decoder论文《LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStatisticalMachineTranslation》简介RNNEncoder–De...
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机器翻译——从RNNEncoder–Decoder到LSTMSeq2Seq(经典论文解读),RNNEncoder–Decoder论文《LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder–DecoderforStati...
神经机器翻译的背景从概率的视角而言,翻译其实就是找到使条件概率p(y|x)最大的y.而神经机器翻译,虽然是刚兴起的方法,但效果显著.RNNEncoder-Decoder网络:先使用一个RNN网络,进...
RNNforsemanticparsingofspeechLSTMnetworkforsentimentanalysisKeras:Theano-basedDeepLearningLibrarytheano-rnnbyGrahamTaylorPassage:...
本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型、Attention机制。希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门。一、从单层网络...
上一篇文章基于深度学习的文本分类论文推荐——fasttext,textcnn介绍了文本分类中非常经典的三篇文章有关2个模型Fasttext和Textcnn,今天为大家推荐3篇论文,这3篇论文将RNN,多任务结...
本文从外部结构上图解深度学习算法,详细介绍了NvsN,Nvs1、1vsN、NvsM四种经典的RNN模型,以及如何使用Attention结构,帮助新手学员快速了解深度学习在NLP...
seq2seq是一类特殊的RNN,在机器翻译、文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用。本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https:...
写代码这件事情居然变得像老中医看病一样需要摸索调参真是让人难过