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基于循环神经网络学习非线性积分算子及其在求解积分 - 微分方程中的应用
利用 LSTM-RNN（长短期记忆 - 循环神经网络）学习和表示非线性积分微分方程（IDEs）中的非线性积分算子，从而提高求解效率和稳定性。
PDF9 months ago
EMNLP多领域推理的快捷堆叠句子编码器
提出了一种基于双向 LSTM-RNN 的简单的序列句子编码器，用于多领域自然语言推理，并通过对词嵌入进行微调和快捷连接。该编码器在编码两个输入句子成两个向量后，使用矢量组合的分类器将这两个句子之间的关系标记为蕴含，矛盾或中立等。此方法在多领
PDF7 years ago
EMNLPVQA 中的问题相关性：识别非视觉和虚假前提问题
本文提出并解决了在 Visual Question Answering 中问题是否与图片相关的问题，并使用 LSTM-RNNs、VQA 模型不确定性和标题 - 问题相似性等方法，增强 VQA 模型的智能性和人性化。
PDF8 years ago
移动设备快速、紧凑、高质量基于 LSTM-RNN 统计参数语音合成器
本文介绍在移动设备上部署的基于 LSTM-RNN 的 SPSS 的进一步优化，其中包括权重量化、多帧推理和鲁棒推理。使用了经过优化的 LSTM-RNN 的 SPSS 在运行时速度上可以与基于 HMM 的 SPSS 相媲美，同时保持自然性。对
PDF8 years ago
ACL使用 LSTM 对序列和树结构进行端到端的关系提取
本研究提出了一种使用神经网络的模型，能够同时提取实体和它们之间的关系，并通过 LSTM-RNNs 进行优化，与现有的基于特征的模型相比，实现了较大的性能提升，并且在 nominal relation classification 方面与 C
PDF9 years ago