1. 毕业设计（论文）主要内容：
LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆）模型最早由Hochreiter及 Schmidhuber在1997年的论文中提出。首先LSTM也是一种RNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络），不同的是LSTM能够学会远距离的上下文依赖，能够存储较远距离上下文对当前时间节点的影响。
所有的RNN都有一串重复的神经网络模块。对于标准的RNN，这个模块都比较简单，比如使用单独的tanh层。LSTM拥有类似的结构，但是不同的是，LSTM的每个模块拥有更复杂的神经网络结构：4层相互影响的神经网络。在LSTM每个单元中，因为门结构的存在，对于每个单元的转态，使得LSTM拥有增加或减少信息的能力。
本课题的主要内容是研究并实现LSTM模型。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
完成的主要任务及要求：1.查阅15篇相关文献（含2篇外文），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2.认真填写周记，完成800字开题报告；3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；4.完成系统的编码与调试；5.完成10000字以上的毕业论文；6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
完成任务的时间节点：(1)2017/1/14—2017/2/22：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2)2017/2/23—2017/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；(3)2017/5/1—2017/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2017/5/26—2017/6/6：准备答辩。
4. 主要参考文献
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