Feb, 2017

多流分类的并行长短期记忆网络

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TL;DR本论文介绍了一种名为平行 LSTM 的 RNN 模型，可以并行处理多个同步输入序列以预测共同输出。在自动电视节目分类任务上的实验表明，该方法优于基线 n-gram 模型和最先进的 LSTM 方法。
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发现论文，激发创造
  • 基于长短期记忆网络的时间序列预测深度学习

    本文介绍 LSTM 模型的结构和前向传播机制，提出了 Random Connectivity LSTM（RCLSTM）模型，并通过在电信网络交通预测和用户移动性中的应用证明了 RCLSTM 模型可实现相同的预测准确性，同时具有计算复杂度更低的优点

    Oct, 2018

  • 基于长短期记忆的循环神经网络结构用于大词汇语音识别

    本文介绍了一种基于 LSTM 的循环神经网络架构，用于训练大词汇量的语音识别声学模型，与传统的 RNN 和深度神经网络进行了比较。结果表明，LSTM 模型收敛速度快，对于相对较小的模型具有最先进的语音识别表现。

    Feb, 2014

  • 可并行的堆栈长短期记忆

    本文研究了如何利用 Stack Long Short-Term Memory (StackLSTM) 的状态访问模式来优化 GPU 训练，将不同的离散操作同质化。实验结果表明，该方法在批处理大小增加时具有几乎线性的可扩展性，而我们的 PyTorch 实现的训练速度也比 Dynet C ++ 实现快得多。

    Apr, 2019

  • 一种用于文本分类的 C-LSTM 神经网络

    本文提出 C-LSTM 模型，结合了 CNN 和 RNN 的优点，用于句子表示和文本分类，实验结果表明 C-LSTM 比 CNN 和 LSTM 表现更好，可在这些任务中取得出色的性能。

    Nov, 2015

  • 并行多维 LSTM 及其在快速生物医学体积图像分割中的应用

    本文提出了一种用于图像分割的 PyraMiD-LSTM 模型，相较 Convolutional Neural Networks 和 Multi-Dimensional Recurrent NNs 具有更好的数据并行化的能力，并在 MRBrainS13 中实现了最佳像素级别的脑影像分割结果。

    Jun, 2015

  • 三种精简版 LSTM (长短时记忆网络) 层的性能

    本研究使用计算分析验证了标准 LSTM 和三种 SLIM LSTM 层性能的比较，发现其中某些 SLIM LSTM 层可以在卷积加循环神经网络架构中与标准 LSTM 层的表现相当。

    Jan, 2019

  • 使用长短期记忆网络的深度句子嵌入：分析和在信息检索中的应用

    本文提出了一种基于循环神经网络和长短时记忆单元的句子嵌入模型，该模型能够自动侦测句子中关键词和主题，从而进行网络文档检索等艰难的语言处理任务，并在性能上显著优于现有的先进方法。

    Feb, 2015

  • 基于长短时记忆的深度循环神经网络构建及其在大词汇语音识别中的应用

    本研究针对多 GPU 设备下，探讨了基于深度 LSTM 的语音识别任务，通过构建深度循环神经网络来提升深层次模型效率，实验结果表明深度 LSTM 网络的性能优于浅层次模型。

    Oct, 2014

  • 中文分词的双向 LSTM 循环神经网络

    本文研究了使用双向长短时记忆循环神经网络进行中文分词的方法，实验结果表明，该方法在传统和简体中文数据集上均取得了最佳的性能。

    Feb, 2016

  • 深度循环神经网络的 LiteLSTM 架构

    该研究论文介绍了一种基于权重共享概念的新型 LiteLSTM 体系结构，通过减少 LSTM 的计算组件来降低整体架构成本和维护架构性能，从而提高学习大数据的效率，尤其适用于物联网设备和医学数据的安全性，同时有助于减少 CO2 排放。该模型在计算机视觉和网络安全领域的两个不同数据集上进行了实证评估和测试。

    Jan, 2022