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AI 学者，LSTM 之父） 译者 | 刘媛媛 20 世纪 30 年代初期，Kurt Gödel 阐明了计算数学基础和极限、计算定理证明和一般逻辑的。因此，他成为了现代理论计算机科学和人工智能理论之
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，信号的输入和输出过程通过梯度算法进行学习调整。最后，这个模型对于混沌的预测，却可以得到一个比LSTM等完全梯度反向传播的RNN更好的效果，而库计算的核心部件水库由于是一种固定结构，我们甚至可以用一些
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现，用于训练神经网络的反向传播算法（backpropagation）出现在1986年，用于自然语言处理领域的长短期记忆算法（LSTM）出现在1997年。但在过去的许多年里，训练数据和计算能力都十分匮乏
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新，公式如下： 3.2 基于长短时记忆网络的议题表示学习 对于法案，我们使用法案的标题和法案的描述作为输入，利用LSTM模型进行编码，得到了法案的表示向量： 3.3 基于
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，研究人员训练了两种机器学习模型：一种是长时短记忆（LSTM）递归神经网络模型，另一个是常用于临床研究的规则化、时间序列的逻辑模型。 研究人员将这两种模型与一个简单的基准进行比较，该基准根据患者的
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的做法是： 将1月23日前后的人口迁移数据和最新的COVID-19流行病学数据整合到SEIR模型中推导出不同措施下的疫情流行曲线； 根据2003年的SARS数据进行训练LSTM模型，以预测疫情
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3月4日达到顶峰，达到173372例。4月底，总疫情规模将为351874例。此外，如果隔离措施提前5天实施，全国的病例数将仅为40991例。 除SEIR模型，钟南山院士团队利用LSTM模型预测新的感染
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在类似的反向传播机制。 其次，人的注意力和记忆系统具有很强的语义性加工导向，而深度学习中的注意力机制靠的是输入与当前上下文信息的统计映射而非语义理解。长短时记忆网络（LSTM）中的记忆和遗忘也与心
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