【深度学习之美】第一篇：Understanding LSTM Networks
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作者：于建民 某著名科技公司 高级算法工程师。主要从事新闻流的推荐算法、NLP相关工作，对图像处理、智能医疗、深度学习、对抗网络及对抗样本 有深刻理解。
对RNN网络中的LSTM结构学
对RNN网络中的LSTM结构学习下。翻译篇非常好的博客，原文地址附后面。
Recurrent Neural Network
人们从不会随意地开始自己的思考，当你在读这篇博文的时候，你根据之前所读的文字来理解现在每个词。并且，你也不会将前面的内容都丢掉，然后从新开始理解现在的内容，人的思路是具有延续性的。
传统的神经网络是没法做到上述事情的，这是一个很大的缺陷。举个栗子，假设你想要对电影里的某个时间点正在发生什么事情做判断。对传统神经网络来说，无法使用之前的发生的事情来推断后续发生的事情。
循环神经网络则可以解决这类问题，这种网络带有自循环结构，使得信息可以保存延续到下个时刻。
本文由 “启明之旅”独家授权，未经允许禁止转载
本文摘自CSDN，作者于建民 ，文章名称《译Understanding LSTM Networks》，点击阅读原文查看更多。
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