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作者 | Sepp Hochreiter解读 | Antonio编辑 | 陈彩娴人类包含意识、认知、决策等等在内的智慧能力，似乎从人类有记录的那一刻起，就吸引着无数哲学家的思索。与之类似，从AI诞生的那一刻，科学家们则在憧憬：AI 如何能够达到像人类一样的智能？近期，LSTM 提出者和奠基者，奥地利人工智能高级研究所（

近年来，世界模型（World Model）在机器人、模拟与强化学习中均取得了出色的研究结果。 2018年，Jürgen Schmidhuber 与 David Ha 首次以无监督的方式训练世界模型，使模型能快速学习环境中的压缩时空表征，再将世界模型中的特征作为智能体的输入，训练出了一个非常压缩与简单的

作者 | 陈彩娴编辑 | 青暮 昨晚， “递归神经网络之父”Jürgen Schmidhuber 在推特上亲自发文，称 目前引用数最高的5项神经网络工作都基于他的团队成果，一时引起了网友的广泛讨论。这并不是他首次发声，Jürgen Schmidhuber近两年来发表无数文章和言论，

作者 | 蒋宝尚 编辑 | 丛 末 发明 LSTM 的大神Jürgen Schmidhuber和图灵三剑客在学术界的恩怨情仇是众所周知的事情了。2015年的时候，在Hinton、Bengio、LeCun还未获得图灵奖之前，Jürgen就曾发文炮轰三位大神联合发表于 Nature 的综述

图片来源 佩吉·乔卡尔长短期记忆网络（LSTM），作为一种改进之后的循环神经网络，不仅能够解决 RNN无法处理长距离的依赖的问题，还能够解决神经网络中常见的梯度爆炸或梯度消失等问题，在处理序列数据方面非常有效。有效背后的根本原因有哪些？本文结合简单的案例，带大家了解关于 LSTM 的五个秘密，也解释了 LSTM如此有效

        图片来源 佩吉·乔卡尔长短期记忆网络（LSTM），作为一种改进之后的循环神经网络，不仅能够解决 RNN无法处理长距离的依赖的问题，还能够解决神经网络中常见的梯度爆炸或梯度消失等问题，在处理序列数据方面非常有效。有效背后的根本原因有哪些？本文结合简单的案例，带大家了解关于 LSTM 的五

对病毒在人群中传播的智能预测模型构建与验证是当前的工作重点。 不过，在 2020 年 2 月 27 日广州市政府新闻办举办的疫情防控专场新闻通气会上，钟南山院士在谈到疫情的预测时表示：疫情开始时，国外有流行病学家用权威的试验模型，预测 2 月初中国感染新冠肺炎人数将达 16 万人。这是没有考虑到国

雷锋网 AI 科技评论按：毫无疑问，深度学习是影响当今世界科技发展的最重要的技术之一。2018 年，深度学习「三巨头」因其在这个领域的卓越贡献荣获图灵奖。在人们感慨人工智能迎来春天的同时，也有人为「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber 未能分享这份荣誉而感到遗憾。事实上，除了 LSTM 之外，深度神经网

雷锋网 AI 科技评论按：2019 年 8 月 29 日，世界人工智能大会 WAIC 2019 在上海世博中心举行。瑞士 USI 和 SUPSI 教授，NNAISENSE 联合创始人兼首席科学家，「LSTM 网络之父」 Jürgen Schmidhuber 也受邀出席大会。8月30日，雷锋网 AI 科技评论和多家社会媒

L先生总是好忘事，于是他每次出门随身带一个笔记本，遇到事情就记在上面。可惜的是，他只有一本笔记本，很快就记满了。于是，每次有新事情发生，他就会把原来本子上的一部分不重要的内容擦掉（遗忘），把新接收的内容写下来（输入）。得益于这个小本本，L先生现在可以回忆起半个月之前的事了。而且由于L先生闲着没事儿就翻翻自己的笔记本，他