机器之心今天在 Reddit 上注意到一篇好文：RNN 记忆的可视化。循环神经网络（RNN）中的记忆在许多应用中继续构成挑战。我们希望 RNN 能够在很多时间内存储信息并在相关时检索它 - 但是 RNN 通常很难做到这一点。目前，学界已经提出了几种网络架构来解决这个问题的各个方面，例如长短期记忆（LSTM）单位和门控循环单位（GRU）。然而，记忆的实际问题仍然是一个挑战。本文介绍了一种定性可视化方法，用于比较循环单元与记忆和上下文理解。该方法适用于上述三个循环单元：嵌套 LSTM，LSTM 和 GRU。详情请点开原文链接。