Рекуррентная нейронная сеть (Russian Wikipedia)

Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Рекуррентная нейронная сеть" in Russian language version.

refsWebsite

Global rank Russian rank

19web.archive.org

1^st place

10doi.org

2^nd place

3^rd place

8arxiv.org

69^th place

148^th place

5wikipedia.org

low place

2googleusercontent.com

243^rd place

646^th place

2nips.cc

low place

2harvard.edu

18^th place

63^rd place

2books.google.com

3^rd place

10^th place

2nih.gov

4^th place

6^th place

2stanford.edu

179^th place

213^th place

2psu.edu

207^th place

1,021^st place

1idsia.ch

low place

1acm.org

1,185^th place

1,832^nd place

1googleresearch.blogspot.ch

low place

1semanticscholar.org

11^th place

286^th place

1brains-minds-media.org

low place

1scholarpedia.org

low place

1researchgate.net

120^th place

191^st place

1ieee.org

652^nd place

857^th place

1worldcat.org

5^th place

1wildml.com

low place

acm.org

dl.acm.org

Fernández, Santiago; Graves, Alex; Schmidhuber, Jürgen. An Application of Recurrent Neural Networks to Discriminative Keyword Spotting (англ.) // Proceedings of the 17th International Conference on Artificial Neural Networks : journal. — Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2007. — Vol. ICANN'07. — P. 220—229. — ISBN 978-3-540-74693-5. Архивировано 6 октября 2018 года.

arxiv.org

Li, Xiangang; Wu, Xihong (2014-10-15). "Constructing Long Short-Term Memory based Deep Recurrent Neural Networks for Large Vocabulary Speech Recognition". arXiv:1410.4281 [cs.CL].
Hannun, Awni; Case, Carl; Casper, Jared; Catanzaro, Bryan; Diamos, Greg; Elsen, Erich; Prenger, Ryan; Satheesh, Sanjeev; Sengupta, Shubho (2014-12-17). "Deep Speech: Scaling up end-to-end speech recognition". arXiv:1412.5567 [cs.CL].
Sutskever, L.; Vinyals, O.; Le, Q. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (неопр.) // Electronic Proceedings of the Neural Information Processing Systems Conference. — 2014. — Т. 27. — С. 5346. — Bibcode: 2014arXiv1409.3215S. — arXiv:1409.3215. Архивировано 9 мая 2021 года.
Jozefowicz, Rafal; Vinyals, Oriol; Schuster, Mike; Shazeer, Noam; Wu, Yonghui (2016-02-07). "Exploring the Limits of Language Modeling". arXiv:1602.02410 [cs.CL].
Gillick, Dan; Brunk, Cliff; Vinyals, Oriol; Subramanya, Amarnag (2015-11-30). "Multilingual Language Processing From Bytes". arXiv:1512.00103 [cs.CL].
Vinyals, Oriol; Toshev, Alexander; Bengio, Samy; Erhan, Dumitru (2014-11-17). "Show and Tell: A Neural Image Caption Generator". arXiv:1411.4555 [cs.CV].
Schmidhuber, Jürgen^[англ.]. Deep Learning in Neural Networks: An Overview (неопр.) // Neural Networks. — 2015. — January (т. 61). — С. 85—117. — doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003. — arXiv:1404.7828. — PMID 25462637.
Chung, Junyoung; Gulcehre, Caglar; Cho, KyungHyun; Bengio, Yoshua (2014). "Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling". arXiv:1412.3555 [cs.NE].

books.google.com

Griewank, Andreas; Walther, Andrea. Evaluating Derivatives: Principles and Techniques of Algorithmic Differentiation (англ.). — Second. — SIAM, 2008. — ISBN 978-0-89871-776-1. Архивировано 10 февраля 2023 года.
Rául Rojas. Neural networks: a systematic introduction (англ.). — Springer, 1996. — P. 336. — ISBN 978-3-540-60505-8. Архивировано 2 июля 2020 года.

brains-minds-media.org

Cruse, Holk; Neural Networks as Cybernetic Systems Архивная копия от 20 октября 2016 на Wayback Machine, 2nd and revised edition

doi.org

dx.doi.org

Hochreiter, Sepp^[англ.]; Schmidhuber, Jürgen^[англ.]. Long Short-Term Memory (англ.) // Neural Computation^[англ.]. — 1997. — 1 November (vol. 9, no. 8). — P. 1735—1780. — doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735.
Goller, C.; Küchler, A. Learning task-dependent distributed representations by backpropagation through structure (англ.) // IEEE International Conference on Neural Networks, 1996 : journal. — 1996. — Vol. 1. — P. 347. — ISBN 0-7803-3210-5. — doi:10.1109/ICNN.1996.548916. Архивировано 17 апреля 2017 года.
Rakkiyappan, R.; Chandrasekar, A.; Lakshmanan, S.; Park, Ju H. Exponential stability for markovian jumping stochastic BAM neural networks with mode-dependent probabilistic time-varying delays and impulse control (англ.) // Complexity : journal. — 2015. — 2 January (vol. 20, no. 3). — P. 39—65. — doi:10.1002/cplx.21503.
Elman, Jeffrey L. Finding Structure in Time (неопр.) // Cognitive Science. — 1990. — Т. 14, № 2. — С. 179—211. — doi:10.1016/0364-0213(90)90002-E.
Jordan, Michael I. Serial Order: A Parallel Distributed Processing Approach (англ.) // Advances in Psychology : journal. — 1997. — 1 January (vol. 121). — P. 471—495. — ISBN 9780444819314. — doi:10.1016/s0166-4115(97)80111-2.
Jaeger, Herbert; Haas, Harald. Harnessing Nonlinearity: Predicting Chaotic Systems and Saving Energy in Wireless Communication (англ.) // Science : journal. — 2004. — 2 April (vol. 304, no. 5667). — P. 78—80. — doi:10.1126/science.1091277. — Bibcode: 2004Sci...304...78J. — PMID 15064413.
Schmidhuber, Jürgen^[англ.]. Deep Learning in Neural Networks: An Overview (неопр.) // Neural Networks. — 2015. — January (т. 61). — С. 85—117. — doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003. — arXiv:1404.7828. — PMID 25462637.
Bayer, Justin; Wierstra, Daan; Togelius, Julian; Schmidhuber, Jürgen. Evolving Memory Cell Structures for Sequence Learning (англ.) // Artificial Neural Networks – ICANN 2009 : journal. — Springer, Berlin, Heidelberg, 2009. — 14 September (vol. Lecture Notes in Computer Science). — P. 755—764. — ISBN 978-3-642-04276-8. — doi:10.1007/978-3-642-04277-5_76.
Gers, F. A.; Schmidhuber, E. LSTM recurrent networks learn simple context-free and context-sensitive languages (англ.) // IEEE Transactions on Neural Networks^[англ.] : journal. — 2001. — November (vol. 12, no. 6). — P. 1333—1340. — ISSN 1045-9227. — doi:10.1109/72.963769. Архивировано 1 декабря 2017 года.

doi.org

Kosko, B. (1988). "Bidirectional associative memories". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 18 (1): 49—60. doi:10.1109/21.87054.

googleresearch.blogspot.ch

Sak, Haşim; Senior, Andrew; Rao, Kanishka; Beaufays, Françoise; Schalkwyk, Johan Google voice search: faster and more accurate (неопр.) (сентябрь 2015). Дата обращения: 9 декабря 2017. Архивировано 9 марта 2016 года.

googleusercontent.com

static.googleusercontent.com

Sak, Hasim; Senior, Andrew; Beaufays, Francoise Long Short-Term Memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling (неопр.) (недоступная ссылка — история) (2014). Дата обращения: 9 декабря 2017.
Zen, Heiga; Sak, Hasim Unidirectional Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network with Recurrent Output Layer for Low-Latency Speech Synthesis (неопр.). Google.com 4470–4474. ICASSP (2015). Архивировано 9 мая 2021 года.

harvard.edu

adsabs.harvard.edu

Sutskever, L.; Vinyals, O.; Le, Q. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (неопр.) // Electronic Proceedings of the Neural Information Processing Systems Conference. — 2014. — Т. 27. — С. 5346. — Bibcode: 2014arXiv1409.3215S. — arXiv:1409.3215. Архивировано 9 мая 2021 года.
Jaeger, Herbert; Haas, Harald. Harnessing Nonlinearity: Predicting Chaotic Systems and Saving Energy in Wireless Communication (англ.) // Science : journal. — 2004. — 2 April (vol. 304, no. 5667). — P. 78—80. — doi:10.1126/science.1091277. — Bibcode: 2004Sci...304...78J. — PMID 15064413.

idsia.ch

Graves, A.; Liwicki, M.; Fernandez, S.; Bertolami, R.; Bunke, H.; Schmidhuber, J.^[англ.]. A Novel Connectionist System for Improved Unconstrained Handwriting Recognition (англ.) // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence^[англ.] : journal. — 2009. — Vol. 31, no. 5. Архивировано 2 января 2014 года.

ieee.org

ieeexplore.ieee.org

Gers, F. A.; Schmidhuber, E. LSTM recurrent networks learn simple context-free and context-sensitive languages (англ.) // IEEE Transactions on Neural Networks^[англ.] : journal. — 2001. — November (vol. 12, no. 6). — P. 1333—1340. — ISSN 1045-9227. — doi:10.1109/72.963769. Архивировано 1 декабря 2017 года.

nih.gov

ncbi.nlm.nih.gov

Jaeger, Herbert; Haas, Harald. Harnessing Nonlinearity: Predicting Chaotic Systems and Saving Energy in Wireless Communication (англ.) // Science : journal. — 2004. — 2 April (vol. 304, no. 5667). — P. 78—80. — doi:10.1126/science.1091277. — Bibcode: 2004Sci...304...78J. — PMID 15064413.
Schmidhuber, Jürgen^[англ.]. Deep Learning in Neural Networks: An Overview (неопр.) // Neural Networks. — 2015. — January (т. 61). — С. 85—117. — doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003. — arXiv:1404.7828. — PMID 25462637.

nips.cc

papers.nips.cc

Graves, Alex; Schmidhuber, Jürgen. Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks (англ.) // Neural Information Processing Systems (NIPS) Foundation : journal / Bengio, Yoshua; Schuurmans, Dale; Lafferty, John; Williams, Chris editor-K. I.; Culotta, Aron. — 2009. — P. 545—552. Архивировано 7 сентября 2020 года.
Sutskever, L.; Vinyals, O.; Le, Q. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (неопр.) // Electronic Proceedings of the Neural Information Processing Systems Conference. — 2014. — Т. 27. — С. 5346. — Bibcode: 2014arXiv1409.3215S. — arXiv:1409.3215. Архивировано 9 мая 2021 года.

psu.edu

clgiles.ist.psu.edu

C.L. Giles, C.B. Miller, D. Chen, H.H. Chen, G.Z. Sun, Y.C. Lee, «Learning and Extracting Finite State Automata with Second-Order Recurrent Neural Networks» Архивная копия от 15 апреля 2021 на Wayback Machine, Neural Computation, 4(3), p. 393, 1992.

citeseerx.ist.psu.edu

C.W. Omlin, C.L. Giles, «Constructing Deterministic Finite-State Automata in Recurrent Neural Networks» Архивная копия от 18 апреля 2017 на Wayback Machine Journal of the ACM, 45(6), 937—972, 1996.

researchgate.net

Gers, Felix; Schraudolph, Nicol N.; Schmidhuber, Jürgen Learning Precise Timing with LSTM Recurrent Networks (PDF Download Available) (неопр.). ResearchGate. Дата обращения: 13 июня 2017. Архивировано 4 апреля 2019 года.

scholarpedia.org

Schmidhuber, Jürgen. Deep Learning (неопр.) // Scholarpedia. — 2015. — Т. 10, № 11. — С. 32832. Архивировано 19 апреля 2016 года.

semanticscholar.org

pdfs.semanticscholar.org

Goller, C.; Küchler, A. Learning task-dependent distributed representations by backpropagation through structure (англ.) // IEEE International Conference on Neural Networks, 1996 : journal. — 1996. — Vol. 1. — P. 347. — ISBN 0-7803-3210-5. — doi:10.1109/ICNN.1996.548916. Архивировано 17 апреля 2017 года.

stanford.edu

ai.stanford.edu

Socher, Richard; Lin, Cliff; Ng, Andrew Y.; Manning, Christopher D., "Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks" (PDF), 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011), Архивировано из оригинала (PDF) 31 октября 2017, Дата обращения: 10 декабря 2017

nlp.stanford.edu

Socher, Richard; Perelygin, Alex; Y. Wu, Jean; Chuang, Jason; D. Manning, Christopher; Y. Ng, Andrew; Potts, Christopher. Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank (англ.) // Emnlp 2013 : journal. Архивировано 28 декабря 2016 года.

web.archive.org

Graves, A.; Liwicki, M.; Fernandez, S.; Bertolami, R.; Bunke, H.; Schmidhuber, J.^[англ.]. A Novel Connectionist System for Improved Unconstrained Handwriting Recognition (англ.) // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence^[англ.] : journal. — 2009. — Vol. 31, no. 5. Архивировано 2 января 2014 года.
Sak, Hasim; Senior, Andrew; Beaufays, Francoise Long Short-Term Memory recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling (неопр.) (недоступная ссылка — история) (2014). Дата обращения: 9 декабря 2017.
Fernández, Santiago; Graves, Alex; Schmidhuber, Jürgen. An Application of Recurrent Neural Networks to Discriminative Keyword Spotting (англ.) // Proceedings of the 17th International Conference on Artificial Neural Networks : journal. — Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2007. — Vol. ICANN'07. — P. 220—229. — ISBN 978-3-540-74693-5. Архивировано 6 октября 2018 года.
Graves, Alex; Schmidhuber, Jürgen. Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks (англ.) // Neural Information Processing Systems (NIPS) Foundation : journal / Bengio, Yoshua; Schuurmans, Dale; Lafferty, John; Williams, Chris editor-K. I.; Culotta, Aron. — 2009. — P. 545—552. Архивировано 7 сентября 2020 года.
Zen, Heiga; Sak, Hasim Unidirectional Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network with Recurrent Output Layer for Low-Latency Speech Synthesis (неопр.). Google.com 4470–4474. ICASSP (2015). Архивировано 9 мая 2021 года.
Sak, Haşim; Senior, Andrew; Rao, Kanishka; Beaufays, Françoise; Schalkwyk, Johan Google voice search: faster and more accurate (неопр.) (сентябрь 2015). Дата обращения: 9 декабря 2017. Архивировано 9 марта 2016 года.
Sutskever, L.; Vinyals, O.; Le, Q. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (неопр.) // Electronic Proceedings of the Neural Information Processing Systems Conference. — 2014. — Т. 27. — С. 5346. — Bibcode: 2014arXiv1409.3215S. — arXiv:1409.3215. Архивировано 9 мая 2021 года.
Goller, C.; Küchler, A. Learning task-dependent distributed representations by backpropagation through structure (англ.) // IEEE International Conference on Neural Networks, 1996 : journal. — 1996. — Vol. 1. — P. 347. — ISBN 0-7803-3210-5. — doi:10.1109/ICNN.1996.548916. Архивировано 17 апреля 2017 года.
Griewank, Andreas; Walther, Andrea. Evaluating Derivatives: Principles and Techniques of Algorithmic Differentiation (англ.). — Second. — SIAM, 2008. — ISBN 978-0-89871-776-1. Архивировано 10 февраля 2023 года.
Socher, Richard; Lin, Cliff; Ng, Andrew Y.; Manning, Christopher D., "Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks" (PDF), 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011), Архивировано из оригинала (PDF) 31 октября 2017, Дата обращения: 10 декабря 2017
Socher, Richard; Perelygin, Alex; Y. Wu, Jean; Chuang, Jason; D. Manning, Christopher; Y. Ng, Andrew; Potts, Christopher. Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank (англ.) // Emnlp 2013 : journal. Архивировано 28 декабря 2016 года.
Rául Rojas. Neural networks: a systematic introduction (англ.). — Springer, 1996. — P. 336. — ISBN 978-3-540-60505-8. Архивировано 2 июля 2020 года.
Cruse, Holk; Neural Networks as Cybernetic Systems Архивная копия от 20 октября 2016 на Wayback Machine, 2nd and revised edition
Schmidhuber, Jürgen. Deep Learning (неопр.) // Scholarpedia. — 2015. — Т. 10, № 11. — С. 32832. Архивировано 19 апреля 2016 года.
Gers, Felix; Schraudolph, Nicol N.; Schmidhuber, Jürgen Learning Precise Timing with LSTM Recurrent Networks (PDF Download Available) (неопр.). ResearchGate. Дата обращения: 13 июня 2017. Архивировано 4 апреля 2019 года.
Gers, F. A.; Schmidhuber, E. LSTM recurrent networks learn simple context-free and context-sensitive languages (англ.) // IEEE Transactions on Neural Networks^[англ.] : journal. — 2001. — November (vol. 12, no. 6). — P. 1333—1340. — ISSN 1045-9227. — doi:10.1109/72.963769. Архивировано 1 декабря 2017 года.
C.L. Giles, C.B. Miller, D. Chen, H.H. Chen, G.Z. Sun, Y.C. Lee, «Learning and Extracting Finite State Automata with Second-Order Recurrent Neural Networks» Архивная копия от 15 апреля 2021 на Wayback Machine, Neural Computation, 4(3), p. 393, 1992.
C.W. Omlin, C.L. Giles, «Constructing Deterministic Finite-State Automata in Recurrent Neural Networks» Архивная копия от 18 апреля 2017 на Wayback Machine Journal of the ACM, 45(6), 937—972, 1996.
Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano – WildML (неопр.). Дата обращения: 18 мая 2016. Архивировано 10 ноября 2021 года.

wikipedia.org

en.wikipedia.org

Graves, A.; Liwicki, M.; Fernandez, S.; Bertolami, R.; Bunke, H.; Schmidhuber, J.^[англ.]. A Novel Connectionist System for Improved Unconstrained Handwriting Recognition (англ.) // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence^[англ.] : journal. — 2009. — Vol. 31, no. 5. Архивировано 2 января 2014 года.
Hochreiter, Sepp^[англ.]; Schmidhuber, Jürgen^[англ.]. Long Short-Term Memory (англ.) // Neural Computation^[англ.]. — 1997. — 1 November (vol. 9, no. 8). — P. 1735—1780. — doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735.
Schmidhuber, Jürgen. Learning complex, extended sequences using the principle of history compression (англ.) // Neural Computation^[англ.] : journal. — Vol. 4, no. 2. — P. 234—242.
Schmidhuber, Jürgen^[англ.]. Deep Learning in Neural Networks: An Overview (неопр.) // Neural Networks. — 2015. — January (т. 61). — С. 85—117. — doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003. — arXiv:1404.7828. — PMID 25462637.
Gers, F. A.; Schmidhuber, E. LSTM recurrent networks learn simple context-free and context-sensitive languages (англ.) // IEEE Transactions on Neural Networks^[англ.] : journal. — 2001. — November (vol. 12, no. 6). — P. 1333—1340. — ISSN 1045-9227. — doi:10.1109/72.963769. Архивировано 1 декабря 2017 года.

wildml.com

Recurrent Neural Network Tutorial, Part 4 – Implementing a GRU/LSTM RNN with Python and Theano – WildML (неопр.). Дата обращения: 18 мая 2016. Архивировано 10 ноября 2021 года.

worldcat.org

Gers, F. A.; Schmidhuber, E. LSTM recurrent networks learn simple context-free and context-sensitive languages (англ.) // IEEE Transactions on Neural Networks^[англ.] : journal. — 2001. — November (vol. 12, no. 6). — P. 1333—1340. — ISSN 1045-9227. — doi:10.1109/72.963769. Архивировано 1 декабря 2017 года.