理解 LSTM——长短期记忆循环神经网络教程
神经与进化计算
2019-09-23 v1 计算与语言
机器学习
摘要
长短期记忆循环神经网络（LSTM-RNN）是公开已知的最强大的动态分类器之一。网络本身及相关的学习算法有相当充分的文献可供了解其工作原理。本文将进一步阐明 LSTM-RNN 如何演变以及为何表现极为出色，聚焦于早期开创性文献。我们显著改进了文档记录，并修正了先前文献中累积的若干错误与不一致之处。为辅助理解，我们也修订并统一了所用记号。
引用
@article{arxiv.1909.09586,
title = {Understanding LSTM -- a tutorial into Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks},
author = {Ralf C. Staudemeyer and Eric Rothstein Morris},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.09586},
year = {2019}
}
备注
42 pages, 11 figures, tutorial