Recurrent Neural Networks

最新推荐文章于 2022-04-05 13:05:39 发布
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本文介绍循环神经网络（RNN）的基础知识，包括RNN的概念及其应用领域，为读者提供RNN的基本理解。
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CVPR 2017 On human motion prediction using recurrent neural networks 论文解读
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论文: On human motion prediction using recurrent neural networks 论文地址: https://arxiv.org/abs/1705.02445 通过对mocap数据的学习，基于recurrent neural network提出新的模型， 实现对于人物运动的后几帧预测，相比于LSTM-3LR（3 layers of LSTM），ERD...
HP-GAN: Probabilistic 3D human motion prediction via GAN 论文解读
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论文: HP-GAN: Probabilistic 3D human motion prediction via GAN 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.09561.pdf 作者的模型是大多人体运动预测都会用到的sequence-to-sequence model，但是在训练过程中给定相同的输入，通过GAN网络学习多种可能的未来姿势，即通过深度神经网络做概率性运...
Recurrent Neural Networks for Prediction(pdf)
10-15
Recurrent Neural Networks for Prediction offers a new insight into the learning algorithms, architectures and stability of recurrent neural networks and, consequently, will have instant appeal. It provides an extensive background for researchers, academics and postgraduates enabling them to apply such networks in new applications.
Reversible Recurrent Neural Networks.pdf
03-29
Recurrent neural networks (RNNs) provide state-of-the-art performance in processing sequential data but are memory intensive to train, limiting the flexibility of RNN models which can be trained. Reversible RNNs—RNNs for which the hidden-to-hidden transition can be reversed—offer a path to reduce the memory requirements of training, as hidden states need not be stored and instead can be recomputed during backpropagation. We first show that perfectly reversible RNNs, which require no storage of the hidden activations, are fundamentally limited because they cannot forget information from their hidden state. We then provide a scheme for storing a small number of bits in order to allow perfect reversal with forgetting. Our method achieves comparable performance to traditional models while reducing the activation memory cost by a factor of 10–15. We extend our technique to attention-based sequence-to-sequence models, where it maintains performance while reducing activation memory cost by a factor of 5–10 in the encoder, and a factor of 10–15 in the decoder.
动作预测之On human motion prediction using recurrent neural networks
coplin
04-19 1450
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03-30
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05-30
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【10】Towards End-to-End Speech Recognitionwith Recurrent Neural Networks.pdf
08-26
of the deep bidirectional LSTM recurrent neural network architecture and the Connectionist Temporal Classification objective function. A modification to the objective function is introduced that ...
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