《VISUALIZING AND UNDERSTANDING RECURRENT NETWORKS 》論文閱讀筆記

本人原創，轉載標明來源。 1 論文主要內容 循環神經網絡（RNNs），特別是一種具有長短期記憶（LSTM）的變體，由於在涉及序列數據的廣泛機器學習問題中的成功應用而重新引起人們的興趣。 LSTM在實踐中表現出了非常好的結果，但我們對其性能的來源和限制仍知之甚少。爲了增強對LSTM的理解，論文作者使用字符級別的語言模型作爲可解釋試驗檯，分析了LSTM的表示、預測和錯誤類型。通過分析，本文揭示了可解釋

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