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recurrent neural models
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AAAI
CloudLSTM: 一种用于时空点云流预测的循环神经网络模型
本文介绍了 CloudLSTM，这是一种专门用于预测由地球空间点云生成的数据流的新型循环神经模型。我们设计了一种动态点云卷积 (DConv) 操作符作为 CloudLSTM 的核心组件，直接对点云进行卷积，并从围绕输入不同元素的相邻点集中提
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5 years ago
一种学习非线性边缘特征的新循环神经 CRF 模型
介绍了一种新的递归神经条件随机场模型，学习了非线性边特征，与其他神经模型相比，该模型在 NP 语块划分、浅层解析、中文分词和 POS 标注等结构化预测任务中表现更好。
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8 years ago
前馈初始化对深度生成网络快速推断的生物性可行性研究
探讨了深层次的生成模型，其中计算是既反复又随机的，但循环不是为了模拟顺序结构，而是为了执行计算，并提出了一种简单的前馈计算方法，可用于推断，使得循环神经网络非常接近网络动力学的固定点。
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8 years ago
何时对于深度学习表示学习需要树形结构？
本文比较了基于语法树递归生成表征的递归神经模型与基于序列生成表征的循环神经模型（包括简单循环和 LSTM 模型）在情感分类、问答匹配、话语解析和语义关系提取等 4 个任务上的效果，并提出一种将长句子分解为类从句单元再分别处理的方法以提高循环
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9 years ago
ICLR
细粒度分类中的注意力
本文在 Ba 等人（2014）的循环神经模型的基础上进行实验，研究了在不受约束的视觉环境下细粒度分类的任务，通过使用较强的视觉网络替代传统的 RNN 结构，并在视觉网络的大规模预训练的情况下训练该模型，成功实现比谷歌网络分类模型更好的效果，
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10 years ago
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