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本文将简要介绍循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），以及RNN的前向计算和误差反向传播过程。转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/u011414416/article/details/46709965以下内容主要引自Alex Graves写的Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural

本文将简要介绍神经网络（Neural Network，NN）的相关公式及推导，包括前馈和误差反向传播过程。

本文将简要介绍RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，然后介绍长短时记忆（Long Short-Term memory，LSTM）的相关公式及推导过程。转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/u011414416/article/details/46724699以下内容主要引自Alex Graves写的Supervised Sequence Labelling with Recurr

本文将简要介绍GRU的相关知识。转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/u011414416/article/details/51433875本文参考的文章有： Kyunghyun Cho, Bart van Merrenboer, Caglar Gulcehre Dzmitry Bahdanau, Fethi Bougares, Holger Schwenk, and Yos

本文将介绍近两年应用到端到端的神经网络模型中的一些优化方法。转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/u011414416/article/details/51567362本文将介绍近两年应用到端到端的神经网络模型中的一些参数优化方法，包括SGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等。本文全文参考自博客：http://sebasti

一个基于Tensorflow的神经网络机器翻译系统Github地址：https://github.com/zhaocq-nlp/NJUNMT-tf系统完全基于Tensorflow最基本的array_ops，math_ops, nn_ops实现。实现了： 1. sequence-to-sequence model 2. transformer 3. model ensemble