内容简介：这篇论文是清华大学语音和语言技术中心(Center for Speech and Language Technologies,这篇论文主要从从近年来 LSTM 在 ASR 中的优异表现出发，用一些可视化方法，希望能深入理解这种有效性是如何产生的，非常有意思。这方面相关的工作有后续这些论文的笔记我也会补充上来。
这篇论文是清华大学语音和语言技术中心(Center for Speech and Language Technologies, CSLT )2016 年的一篇论文，不过奇怪的是在 Google Scholar 上找了一圈，给出的引用链接竟然是 CSLT 的 wiki 链接，难道是没有正式发表的一篇论文吗？
这篇论文主要从从近年来 LSTM 在 ASR 中的优异表现出发，用一些可视化方法，希望能深入理解这种有效性是如何产生的，非常有意思。这方面相关的工作有
- 2013 年的《Training and analysing deep recurrent neural networks》
- 2014 年的《Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling》
- 2015 年的《LSTM: A search space odyssey》
- 2015 年 Andrej Karpathy 的《Visualizing and understanding recurrent networks》
- 2015 年的《Visualizing and understanding neural models in nlp》
- 2016 年的《Representation of linguistic form and function in recurrent neural networks》
- 2016 年的《Simplifying long short-term memory acoustic models for fast training and decoding》
后续这些论文的笔记我也会补充上来。
以上所述就是小编给大家介绍的《论文笔记：Visualization Analysis for Recurrent Networks》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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