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这个是我自用的caffe latm层注释备份，别下载，注释都在我的帖子里了，那个不要钱。不想用网盘了，试试这个功能。嘿嘿

caffe lstm

本文官方链接https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/15603194.html，未经授权勿转载 理解 LSTM 网络 https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Understanding LSTM Networks https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTM...

理解LSTM网络

英文原地址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 中文原地址：http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理

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本文地址：http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/ 本部分剖析Caffe中Net::Forward()函数，即前向计算过程。从LeNet网络角度出发，且调式网络为测试网络（区别为训练网络），具体网络层信息见（Caffe，LeNet）初始化测试网络（四） 1 相关问题 Long-term recurrent convolutional

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cpp-基于caffe的LSTMOCR案例

基于caffe的LSTM OCR案例，能够利用该案例完成序列的识别，包括验证码、车牌、身份证号码、地址等长序列动长的内容识别

lstm_lm_iter_110000.caffemodel

这是用https://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/53114698所介绍的LSTM语言模型小实验训练出来的模型结果，原文博客在https://github.com/jeffdonahue/caffe/blob/recurrent/examples/coco_caption/Caffe language model.ipynb

caffe的LSTM层实现与解析（非官方版）

最近看CTPN的论文时看到了demo中实现的LSTM层，这和caffe官方的基于recurrent层的不一样，是独立的。我对它做了一些注解，在这里贴出来方便以后查看。 #include #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/filler.hpp" #include "caffe/layer.

【caffe-Windows】关于LSTM的简单小例子

前言 这里主要是看到了一个简单的LSTM例子，比上一个coco简单很多，所以在这里记录一下，便于后续的分析，参考博客在上一篇文章的末尾提到过：Recurrent neural nets with Caffe 需要说明的是这个例子也并非原原本本的使用caffe自带的LSTM，而是加入了一些东西，所以我们还是得新增层 国际惯例，代码链接： 作者提供GitHub：https://github.c

Caffe2：使用Caffe构建LSTM网络

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Caffe2新增RNN支持

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系统学习深度学习（六） --LSTM总结

转自：http://blog.csdn.net/shincling/article/details/49362161 1. 概念： Long short-termmemory (LSTM)is a recurrent neuralnetwork (RNN)architecture (an artificialneural network)published[1] in 1997 b

LSTM CTC ocr

参考资料：１.linux下:　https://github.com/fendaq/Caffe-OCR2.windows下:　https://github.com/senlinuc/caffe_ocr3.LSTM C++ : https://github.com/dlunion/CaffeLSTM-OCR4. warp CTC :   https://github.com/kasyoukin/caf...

caffe中如何实现rnn的结构

rnn结构的特点是，上一次的forward的输出会作为这次forward的输入，这种反馈结构在目前的layer设计要体现，同时rnn也存在很多变种，内部结构多种多样，比如GRU LSTM如何在保证反馈结构的同时，容许更加容易的实现内部结构？caffe中使用net去代替了layer，因为net内部又能用layer表述更加细致的结构变化，在net层面上实现反馈的输入即可，因此源码设计上，Recurre...

lstm caffe几个变量的含义

https://github.com/junhyukoh/caffe-lstm/issues/5 转载于:https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/5381595.html

详细解读简单的lstm的实例

http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/51321889 本文是初学keras这两天来，自己仿照addition_rnn.py，写的一个实例，数据处理稍微有些不同，但是准确性相比addition_rnn.py 差一点，下面直接贴代码，解释和注释都在代码里边。 [python] view plain copy     <s...

LSTM 在 Caffe 中使用教程和源码详细解析

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