亚历克斯·格拉夫斯
人员信息
附属: 谷歌DeepMind,英国伦敦
其他同名人员
优化列表
2020年–今天
2023 [第28条] 亚历克斯·格拉夫斯 , 鲁佩什·库马尔·斯利瓦斯塔瓦 , 蒂莫西·阿特金森 , 福斯蒂诺·J·戈麦斯 :
贝叶斯流网络。 CoRR公司 腹肌/2308.07037 ( 2023 ) 2021 [c42] 雅各布·梅尼克 , 埃里希·埃尔森 , 乌特库·埃夫奇 , 西蒙·奥斯宾多 , 凯伦·西蒙扬 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
具有稀疏近似的实用实时递归学习。 ICLR公司 2021 2020 [i27] 雅各布·梅尼克 , 埃里希·埃尔森 , 乌特库·埃夫奇 , 西蒙·奥斯宾多 , 凯伦·西蒙扬 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
实时递归学习的实用稀疏近似。 CoRR公司 abs/2006.07232 ( 2020 )
2010 – 2019
2018 [公元41年] 迈尔·福图纳托 , 穆罕默德·盖什拉希·阿扎尔 , 比拉尔·皮奥 , 雅各布·梅尼克 , 马特奥·赫塞尔 , 伊恩·奥斯班德 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 沃洛德米尔·姆尼赫 , 雷米·穆诺斯 , 哈萨比斯 , 奥利维尔·皮特金 , 查尔斯·布伦德尔 , 谢恩·莱格 :
探索的嘈杂网络。 ICLR(海报) 2018 [公元40年] 吴彦(Yan Wu) , 格雷格·韦恩 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 蒂莫西·利利克拉普 :
Kanerva机器:一种生成分布式内存。 ICLR(海报) 2018 [公元39年] 阿伦·范登·奥尔德 , 李亚哲 , 伊戈尔·巴布什金 , 凯伦·西蒙扬 , Oriol葡萄酒 , 科雷·卡武科格鲁 , 乔治·范·登·德里斯(George van den Driessche) , 爱德华·洛克哈特 , 路易斯·科博 , 弗洛里安·斯汀伯格 , 诺曼·卡萨格兰德 , 多米尼克·格雷 , 塞布·努里 , 桑德·迪尔曼 , 埃里希·埃尔森 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , Heiga Zen先生 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 海伦·金 , 汤姆·沃尔特斯 , 丹·贝洛夫 , 哈萨比斯 :
并行波网:快速高清晰度语音合成。 ICML公司 2018 : 3915-3923 [i26] 吴彦(Yan Wu) , 格雷格·韦恩 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 蒂莫西·利利克拉普 :
Kanerva机器:一种生成分布式内存。 CoRR公司 腹肌/1804.01756 ( 2018 ) [i25] 亚历克斯·格拉夫斯 , 雅各布·梅尼克 , 阿伦·范登·奥尔德 :
用于表示学习的关联压缩网络。 CoRR公司 abs/1804.02476 ( 2018 ) 2017 [公元38年] 亚历克斯·格拉夫斯 , 马克·贝勒马尔 , 雅各布·梅尼克 , 雷米·穆诺斯 , 科雷·卡武科格鲁 :
神经网络自动课程学习。 ICML公司 2017 : 1311-1320 [公元37年] 马克斯·贾德伯格 , Wojciech Marian Czarnecki公司 , 西蒙·奥斯宾多 , Oriol葡萄酒 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 大卫·西尔弗 , 科雷·卡武科格鲁 :
使用合成梯度解耦神经接口。 ICML公司 2017 : 1627-1635 [公元36年] 纳尔·卡尔克布伦纳 , 阿伦·范登·奥尔德 , 凯伦·西蒙扬 , 伊沃·达尼埃尔卡 , Oriol葡萄酒 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 科雷·卡武科格鲁 :
视频像素网络。 ICML公司 2017 : 1771-1779 [公元35年] 亚历克斯·格拉夫斯 :
全体会议:递归神经网络研究的前沿。 国际JCNN 2017 【i24】 亚历克斯·格拉夫斯 , 马克·贝勒马尔 , 雅各布·梅尼克 , 雷米·穆诺斯 , 科雷·卡武科格鲁 :
神经网络自动课程学习。 CoRR公司 abs/1704.03003 ( 2017 ) [第23条] 迈尔·福图纳托 , 穆罕默德·盖什拉希·阿扎尔 , 比拉尔·皮奥 , 雅各布·梅尼克 , 伊恩·奥斯班德 , 亚历克斯·格拉夫斯 , Vlad Mnih公司 , 雷米·穆诺斯 , 哈萨比斯 , 奥利维尔·皮特金 , 查尔斯·布伦德尔 , 谢恩·莱格 :
探索的嘈杂网络。 CoRR公司 abs/1706.10295 ( 2017 ) [i22] 阿伦·范登·奥尔德 , 李亚哲 , 伊戈尔·巴布什金 , 凯伦·西蒙扬 , Oriol葡萄酒 , 科雷·卡武科格鲁 , 乔治·范·登·德里斯(George van den Driessche) , 爱德华·洛克哈特 , 路易斯·科博 , 弗洛里安·斯廷伯格 , 诺曼·卡萨格兰德 , 多米尼克·格雷 , 塞布·努里 , 桑德·迪尔曼 , 埃里希·埃尔森 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , Heiga Zen先生 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 海伦·金 , 汤姆·沃尔特斯 , 丹·贝洛夫 , 哈萨比斯 :
并行波网:快速高清晰度语音合成。 CoRR公司 abs/1711.10433 ( 2017 ) 2016 [j8] 亚历克斯·格拉夫斯 , 格雷格·韦恩 , 马尔科姆·雷诺兹 , 蒂姆·哈雷 , 伊沃·达尼埃尔卡 , 阿格涅斯卡·格拉布斯卡·巴文斯卡 , 塞尔吉奥·戈麦斯·科尔梅纳雷霍 , 爱德华·格雷芬斯特特 , 蒂亚戈·拉马略 , 约翰·阿加皮欧 , 阿德里亚·普伊格多梅内克·巴迪亚 , 卡尔·莫里茨·赫尔曼 , 尤里·兹沃斯 , 乔治·奥斯特罗夫斯基 , 亚当·凯恩 , 海伦·金 , 克里斯托弗·萨默菲尔德 , 菲尔·布隆森 , 科雷·卡武科格鲁 , 哈萨比斯 :
使用具有动态外部存储器的神经网络进行混合计算。 国家。 538 ( 7626 ) : 471-476 ( 2016 ) [公元34年] 沃洛德米尔·姆尼赫 , 阿德里亚·普伊格多梅内克·巴迪亚 , 梅赫迪·米尔扎 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 蒂莫西·利利克拉普 , 蒂姆·哈雷 , 大卫·西尔弗 , 科雷·卡武科格鲁 :
深度强化学习的异步方法。 ICML公司 2016 : 1928-1937 [公元33年] 伊沃·达尼埃尔卡 , 格雷格·韦恩 , 贝尼尼奥·乌里亚 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
关联长短期记忆。 ICML公司 2016 : 1986-1994 [公元32年] 亚历山大·维日涅维茨 , 沃洛德米尔·姆尼赫 , 西蒙·奥斯宾多 , 亚历克斯·格拉夫斯 , Oriol葡萄酒 , 约翰·阿加皮欧 , 科雷·卡武科格鲁 :
学习宏观行动的战略关注作家。 钳口 2016 : 3486-3494 [公元31年] 杰克·W·雷 , 乔纳森·亨特 , 伊沃·达尼埃尔卡 , 蒂莫西·哈雷 , 高级安德鲁·W , 格雷戈里·韦恩 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 蒂姆·利利克拉普 :
使用稀疏读写扩展记忆增强神经网络。 钳口 2016 : 3621-3629 [公元30年] Audrunas Gruslys公司 , 雷米·穆诺斯 , 伊沃·达尼埃尔卡 , 马克·兰科特 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
通过时间的内存高效反向传播。 钳口 2016 : 4125-4133 [公元29年] 阿伦·范登·奥尔德 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , 拉斯·埃斯佩霍尔特 , 科雷·卡武科格鲁 , Oriol葡萄酒 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
使用PixelCNN解码器生成条件图像。 钳口 2016 : 4790-4798 [公元28年] 阿伦·范登·奥尔德 , 桑德·迪尔曼 , Heiga Zen先生 , 凯伦·西蒙扬 , Oriol葡萄酒 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , 高级安德鲁·W , 科雷·卡武科格鲁 :
WaveNet:原始音频的生成模型。 SSW公司 2016 : 125 [公元27年] 纳尔·卡尔克布伦纳 , 伊沃·达尼埃尔卡 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
网格长短期内存。 ICLR(海报) 2016 【i21】 沃洛德米尔·姆尼赫 , 阿德里亚·普伊格多梅内奇·巴迪亚 , 梅赫迪·米尔扎 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 蒂莫西·利利克拉普 , 蒂姆·哈雷 , 大卫·西尔弗 , 科雷·卡武科格鲁 :
深度强化学习的异步方法。 CoRR公司 abs/1602.01783 ( 2016 ) [i20] 伊沃·达尼埃尔卡 , 格雷格·韦恩 , 贝尼尼奥·乌里亚 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
关联长短期记忆。 CoRR公司 abs/1602.03032 ( 2016 ) [i19] 亚历克斯·格拉夫斯 :
递归神经网络的自适应计算时间。 CoRR公司 abs/1603.08983 ( 2016 ) [i18] Audrunas Gruslys公司 , 雷米·穆诺斯 , 伊沃·达尼埃尔卡 , 马克·兰科特 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
通过时间的内存高效反向传播。 CoRR公司 abs/1606.03401 ( 2016 ) [i17] 亚历山大·维日涅维茨 , 沃洛德米尔·姆尼赫 , 约翰·阿加皮乌 , 西蒙·奥斯宾多 , 亚历克斯·格拉夫斯 , Oriol葡萄酒 , 科雷·卡武科格鲁 :
学习宏观行动的战略关注作家。 CoRR公司 abs/1606.04695 ( 2016 ) [i16] 阿伦·范登·奥尔德 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , Oriol葡萄酒 , 拉斯·埃斯佩霍尔特 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 科雷·卡武科格鲁 :
使用PixelCNN解码器生成条件图像。 CoRR公司 abs/1606.05328 ( 2016 ) 【i15】 亚历克斯·格拉夫斯 :
通过混合密度分布的随机反向传播。 CoRR公司 abs/1607.05690 ( 2016 ) [第14条] 马克斯·贾德伯格 , Wojciech Marian Czarnecki公司 , 西蒙·奥斯宾多 , Oriol葡萄酒 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 科雷·卡武科格鲁 :
使用合成梯度解耦神经接口。 CoRR公司 abs/1608.05343 ( 2016 ) [i13] Aäron van den Oord公司 , 桑德·迪尔曼 , Heiga Zen先生 , 凯伦·西蒙扬 , Oriol葡萄酒 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 纳尔·卡尔克布伦纳 , 高级安德鲁·W , 科雷·卡武科格鲁 :
WaveNet:原始音频的生成模型。 CoRR公司 abs/1609.03499 ( 2016 ) [i12] 纳尔·卡尔克布伦纳 , 阿伦·范登·奥尔德 , 凯伦·西蒙扬 , 伊沃·达尼埃尔卡 , Oriol葡萄酒 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 科雷·卡武科格鲁 :
视频像素网络。 CoRR公司 腹肌/1610.00527 ( 2016 ) [i11] 杰克·W·雷 , 乔纳森·亨特 , 蒂姆·哈雷 , 伊沃·达尼埃尔卡 , 高级安德鲁·W , 格雷格·韦恩 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 蒂莫西·利利克拉普 :
使用稀疏读写扩展记忆增强神经网络。 CoRR公司 abs/1610.09027 ( 2016 ) [i10] Nal Kalchbrenner公司 , 拉斯·埃斯佩霍尔特 , 凯伦·西蒙扬 , 阿伦·范登·奥尔德 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 科雷·卡武科格鲁 :
线性时间的神经机器翻译。 CoRR公司 abs/1610.10099 ( 2016 ) 2015 [j7] 盖思·A·阿班达 , 亚历克斯·格拉夫斯 , Balkees Al-Shagoor公司 , 阿拉·阿拉比亚特 , 福阿德·贾穆尔 , 马吉德·阿尔泰埃 :
使用递归神经网络实现阿拉伯语文本的自动变音。 国际期刊文件分析。 认可。 18 ( 2 ) : 183-197 ( 2015 ) [j6] 沃洛德米尔·姆尼赫 , 科雷·卡武科格鲁 , 大卫·西尔弗 , 安德烈·鲁苏 , 乔尔·维内斯 , 马克·贝勒马尔 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 马丁·里德米勒 , 安德烈亚斯·菲德杰兰 , 乔治·奥斯特罗夫斯基 , 斯蒂格·彼得森 , 查尔斯·比蒂 , 阿米尔·萨迪克 , Ioannis Antonoglou公司 , 海伦·金 , 达山库马兰 , Daan Wierstra公司 , 谢恩·莱格 , 哈萨比斯 :
通过深度强化学习进行人性化控制。 国家。 518 ( 7540 ) : 529-533 ( 2015 ) [公元26年] 哈西姆·萨克 , 高级安德鲁·W , 卡尼什卡·饶 , 欧赞·伊尔索伊 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 弗朗索瓦斯·博菲 , 约翰·沙尔克威克 :
使用递归神经网络学习用于语音识别的声帧标记。 ICASSP公司 2015 : 4280-4284 [公元25年] 卡罗尔·格雷戈 , 伊沃·达尼埃尔卡 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 丹尼尔·希梅内斯·雷泽德 , Daan Wierstra公司 :
DRAW:用于图像生成的递归神经网络。 ICML公司 2015 : 1462-1471 [第九章] 卡罗尔·格雷戈 , 伊沃·达尼埃尔卡 , 亚历克斯·格拉夫斯 , Daan Wierstra公司 :
DRAW:用于图像生成的递归神经网络。 CoRR公司 abs/1502.04623 ( 2015 ) 2014 [公元24年] 亚历克斯·格拉夫斯 :
计算机读写教学:递归神经网络在草书识别和合成方面的最新进展。 CORIA-CIFED公司 2014 【c23】 亚历克斯·格拉夫斯 , 纳维德普·贾特利 :
利用递归神经网络实现端到端语音识别。 ICML公司 2014 : 1764-1772 [公元22年] 沃洛德米尔·姆尼赫 , 尼古拉斯·希斯 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 科雷·卡武科格鲁 :
视觉注意的递归模型。 钳口 2014 : 2204-2212 [i8] 沃洛德米尔·姆尼赫 , 尼古拉斯·希斯 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 科雷·卡武科格鲁 :
视觉注意的递归模型。 CoRR公司 abs/1406.6247 ( 2014 ) [i7] 亚历克斯·格拉夫斯 , 格雷格·韦恩 , 伊沃·达尼埃尔卡 :
神经图灵机器。 CoRR公司 abs/1410.5401 ( 2014 ) 2013 【c21】 亚历克斯·格拉夫斯 , 纳维德普·贾特利 , 阿卜杜勒·拉赫曼·穆罕默德 :
使用Deep Bidirectional LSTM的混合语音识别。 ASRU公司 2013 : 273-278 [公元20年] 亚历克斯·格拉夫斯 , 阿卜杜勒·拉赫曼·穆罕默德 , 杰弗里·欣顿 :
基于深度递归神经网络的语音识别。 ICASSP公司 2013 : 6645-6649 [i6] 亚历克斯·格拉夫斯 , 阿卜杜勒·拉赫曼·穆罕默德 , 杰弗里·欣顿 :
基于深度递归神经网络的语音识别。 CoRR公司 abs/1303.5778 ( 2013 ) [i5] 亚历克斯·格拉夫斯 :
用递归神经网络生成序列。 CoRR公司 abs/1308.0850 ( 2013 ) [i4] 沃洛德米尔·姆尼赫 , 科雷·卡武科格鲁 , 大卫·西尔弗 , 亚历克斯·格拉夫斯 , Ioannis Antonoglou公司 , Daan Wierstra公司 , 马丁·里德米勒 :
使用深度强化学习玩Atari。 CoRR公司 腹肌/1312.5602 ( 2013 ) 2012 【b2】 亚历克斯·格拉夫斯 :
基于递归神经网络的监督序列标记。 计算智能研究 385, 施普林格 2012 ,国际标准图书编号 978-3-642-24796-5 ,第1-131页 [第1页] 马库斯·利维基 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 霍斯特邦克 :
手写识别的神经网络。 高级模式分类中的计算智能范式 2012 : 5-24 [i3] 亚历克斯·格拉夫斯 :
递归神经网络的序列转导。 CoRR公司 腹肌/1211.3711 ( 2012 ) 2011 [第19条] 于尔根·施密杜贝尔 , 丹·西雷桑 , 尤利·迈耶 , 乔纳森·马斯奇 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
关于AGI Vision的快速深网。 AGI公司 2011 : 243-246 [第18条] 亚历克斯·格拉夫斯 :
神经网络的实用变分推理。 钳口 2011 : 2348-2356 2010 [j5] 马丁·沃尔默 , 弗洛里安·伊本 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 比约恩·舒勒 , 格哈德·里格尔 :
认知虚拟代理框架中用于上下文敏感关键字检测的双向LSTM网络。 认知。 计算。 2 ( 三 ) : 180-190 ( 2010 ) 【j4】 弗洛里安·伊本 , 马丁·沃尔默 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 比约恩·舒勒 , 埃伦·道格拉斯·科维 , 罗迪·考伊 :
使用声学和语言线索在三维激活-价时连续体中进行在线情感识别。 J.多模式用户界面 三 ( 1-2 ) : 7-19 ( 2010 ) [j3] 弗兰克·森克 , 克里斯蒂安·奥斯恩多夫 , 托马斯·吕克斯蒂 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 简·彼得斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
参数探索策略梯度。 神经网络 23 ( 4 ) : 551-559 ( 2010 ) [第17条] 弗兰克·申克 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 克里斯蒂安·奥斯恩多夫 , 于尔根·施密杜贝尔 :
多模式参数探索政策梯度。 ICMLA公司 2010 : 113-118 [第16条] 弗洛里安·伊本 , 塞巴斯蒂安·博克 , 比约恩·舒勒 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
双向长短期记忆神经网络的通用起始点检测。 ISMIR公司 2010 : 589-594
2000 – 2009
2009 [注2] 亚历克斯·格拉夫斯 , 马库斯·利维基 , 圣地亚哥·费尔南德斯 , 罗曼·贝尔托米亚 , 霍斯特邦克 , 于尔根·施密杜贝尔 :
一种新的无约束手写体识别连接系统。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 31 ( 5 ) : 855-868 ( 2009 ) [c15] 弗洛里安·伊本 , 马丁·沃尔默 , 比约恩·舒勒 , 亚历克斯·格拉夫斯 :
从语音到字母——使用一种新的神经网络架构实现基于字素的ASR。 ASRU公司 2009 : 376-380 [第14条] 马丁·沃尔默 , 弗洛里安·伊本 , 约瑟夫·凯什特 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 比约恩·舒勒 , 格哈德·里格尔 :
使用双向LSTM网络对情感色彩的自发语音进行鲁棒的区分性关键词识别。 ICASSP公司 2009 : 3949-3952 [第13条] 马丁·沃尔默 , 弗洛里安·埃本 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 比约恩·舒勒 , 格哈德·里格尔 :
使用串联BLSTM-DBN体系结构改进关键字定位。 NOLISP公司 2009 : 68-75 2008 【b1】 亚历克斯·格拉夫斯 :
递归神经网络监督序列标记。 慕尼黑技术大学, 2008 ,第1-117页 [第12条] 弗兰克·森克 , 克里斯蒂安·奥斯恩多夫 , 托马斯·吕克斯蒂 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 简·彼得斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
基于参数的控制探索政策梯度。 ICANN(1) 2008 : 387-396 [第11条] 亚历克斯·格拉夫斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
使用多维递归神经网络进行脱机手写识别。 钳口 2008 : 545-552 [i2] 圣地亚哥·费尔南德斯 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
使用BLSTM-CTC在TIMIT中进行音素识别。 CoRR公司 abs/0804.3269 ( 2008 ) 2007 [第10条] 亚历山大·弗斯特 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
基于RNN的紧凑地图学习用于机器人高效定位。 ESANN公司 2007 : 537-542 【c9】 圣地亚哥·费尔南德斯 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
递归神经网络在鉴别关键词识别中的应用。 ICANN(2) 2007 : 220-229 【c8】 亚历克斯·格拉夫斯 , 圣地亚哥·费尔南德斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
多维递归神经网络。 ICANN(1) 2007 : 549-558 【c7】 圣地亚哥·费尔南德斯 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
基于递阶递归神经网络的结构化域序列标记。 国际JCAI 2007 : 774-779 【c6】 亚历克斯·格拉夫斯 , 圣地亚哥·费尔南德斯 , 马库斯·利维基 , 霍斯特邦克 , 于尔根·施密杜贝尔 :
基于递归神经网络的无约束在线手写体识别。 钳口 2007 : 577-584 [i1] 亚历克斯·格拉夫斯 , 圣地亚哥·费尔南德斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
多维递归神经网络。 CoRR公司 abs/0705.2011 ( 2007 ) 2006 【c5】 亚历克斯·格拉夫斯 , 圣地亚哥·费尔南德斯 , 福斯蒂诺·J·戈麦斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
连接时间分类:用递归神经网络标记未分段序列数据。 ICML公司 2006 : 369-376 2005 [j1] 亚历克斯·格拉夫斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
基于双向LSTM和其他神经网络结构的框架音素分类。 神经网络 18 ( 5-6 ) : 602-610 ( 2005 ) 【c4】 妮可·贝林格 , 亚历克斯·格拉夫斯 , 弗洛里安·席尔 , 于尔根·施密杜贝尔 :
通过重新训练LSTM网络对未提示语音进行分类。 ICANN(1) 2005 : 575-581 【c3】 亚历克斯·格拉夫斯 , 圣地亚哥·费尔南德斯 , 于尔根·施密杜贝尔 :
用于改进音素分类和识别的双向LSTM网络。 ICANN(2) 2005 : 799-804 2004 【c2】 亚历克斯·格拉夫斯 , 道格拉斯·埃克 , 妮可·贝林格 , 于尔根·施密杜贝尔 :
基于LSTM神经网络的生物合理性语音识别。 BioADIT公司 2004 : 127-136 【c1】 亚历克斯·格拉夫斯 , 妮可·贝林格 , 于尔根·施密杜贝尔 :
语音数字识别中尖峰和可微递归神经网络的比较。 神经网络与计算智能 2004 : 164-168