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Outlineofthelecture

Thislectureintroducesyousequencemodels.Thegoalisforyouto

learnabout:

Recurrentneuralnetworks

Thevanishingandexplodinggradientsproblem

Long-shorttermmemory(LSTM)networks

ApplicationsofLSTMnetworks

Languagemodels

Translation

Captiongeneration

Programexecution

Asimplerecurrentneuralnetwork

[AlexGraves]

Vanishinggradientproblem

[YoshuaBengioetal]

Vanishinggradientproblem

Simplesolution

LSTM

[AlexGraves]

LSTM

Entry-wisemultiplicationlayer

LSTMcellinTorch

LSTMcolumninTorch

LSTMsforsequencetosequenceprediction

[IlyaSutskeveretal]

LSTMsforsequencetosequenceprediction

Learningtoparse

[OriolVinyalsetal]

Learningtoexecute

[WojciechZarembaandIlyaSutskever]

prediction

Hand-writingrecognitionandsynthesis

[AlexGraves]

NeuralTuringMachine(NTM)

[AlexGraves,GregWayne,IvoDanihelka]

NeuralTuringMachine(NTM)

Translationwithalignment(Bahdanauetal)

Show,attendandtell

[KelvinXuetal,2015]

Show,attendandtell

Nextlecture

Inthenextlecture,wewilllooktechniquesforunsupervised

learningknownasautoencoders.Wewillalsolearnabout

samplingandvariationalmethods.

IstronglyrecommendreadingKevinMurphy’svariational

inferencebookchapterpriortothelecture.

循环网络和LSTMNandodeFreitas讲座提纲本讲座向您介绍序列模型。目标是了解:循环神经网络和梯度问题长短期(LSTM)网络

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