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NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、GPT-1…你都掌握了吗？一文总结语音识别 ...

本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含 ...
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Attention-lvcsr、Residual LSTM…你都掌握了吗？一文总结语音识别必备经典 ...

本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含 ...
生物通

综述：神经网络架构在时间序列预测中的性能分析：RNN、LSTM、GRU及 ...

时间序列预测中九种神经网络架构的基准测试表明，LSTM混合模型（如LSTM-GRU、LSTM-RNN）在太阳黑子、COVID-19和溶解氧数据集上均表现出最优的稳定性和准确性，但统计检验未显示显著差异。研究采用蒙特卡洛模拟100次评估，发现单模型（如RNN）误差较大且波动显著 ...
生物通

基于RNN、CNN、LSTM与GRU模型的随机海浪预测对比研究及不确定性量化分析

针对随机海浪非线性与不确定性导致的预测难题，研究人员系统比较了CNN、RNN、LSTM和GRU四种ANN模型在单次预测（single-shot）与多次预测（multi-shot）方法中的表现，结合异方差回归（heteroscedastic regression）和蒙特卡洛 dropout（MC dropout）量化不确定性。结果表明：GRU ...
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Bengio精简了传统RNN，性能可与Transformer媲美

不仅论文的名字有意思，其结论更是精彩。 研究表明，精简十几年前的RNN们，性能上可以与最近序列模型（如Transformer等）相媲美！ 具体而言，Bengio等人重新审视了诸如LSTM（1997）和GRU（2014）这些传统的RNN，认为这些模型的缺点是由于需要时间反向传播 （BPTT ...
来自MSN

LSTM Neural Networks Finally Explained — No More Confusion!

LSTM Recurrent Neural Network is a special version of the RNN model. It stands for Long Short-Term Memory. The simple RNN has a problem that it cannot remember the context in a long sentence because ...