原文:Recurrent Neural Network[SRU]

.背景 对于如机器翻译 语言模型 观点挖掘 问答系统等都依赖于RNN模型,而序列的前后依赖导致RNN并行化较为困难,所以其计算速度远没有CNN那么快。即使不管训练的耗时程度,部署时候只要模型稍微大点,实时性也会受到影响。 Tao Lei等人基于对LSTM GRU等模型的研究,提出了SRU模型。在保证速度的前提下,准确度也是没有多少损失。 .SRU Tao Lei等人通过将每一时间步的主要计算部分 ...

2017-11-08 20:54 1 5273 推荐指数:

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Recurrent Neural Network[Content]

下面的RNN,LSTM,GRU模型图来自这里 简单的综述 1. RNN 图1.1 标准RNN模型的结构 2. BiRNN 3. LSTM 图3.1 LSTM模型的结构 ...

Mon Nov 06 23:57:00 CST 2017 0 1261
Recurrent Neural Network[survey]

0.引言 我们发现传统的(如前向网络等)非循环的NN都是假设样本之间无依赖关系(至少时间和顺序上是无依赖关系),而许多学习任务却都涉及到处理序列数据,如image captioning,spee ...

Wed Nov 29 22:28:00 CST 2017 0 2393
Recurrent Neural Network[Quasi RNN]

0.背景 RNN模型,特别是包含着门控制的如LSTM等模型,近年来成了深度学习解决序列任务的标准结构。RNN层不但可以解决变长输入的问题,还能通过多层堆叠来增加网络的深度,提升表征能力和提升准确 ...

Sat Nov 11 21:41:00 CST 2017 1 2464
Recurrent Neural Network 学习笔记【二】RNN-LSTM

理论上讲,只要足够大的RNN结构就能去生成任意复杂的序列结构。 但是在实际上,标准的RNN并不能有效的长期保存信息(这是由于类似HMM的结构,每次每个节点的信息如果始终经过同样的变换,那么会要么指数 ...

Mon Sep 07 07:36:00 CST 2015 0 1936
4.5 RNN循环神经网络(recurrent neural network

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 RNN循环神经网络(recurrent neural network) 1.1.1 RNN ...

Tue Jul 06 01:09:00 CST 2021 0 179
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)

  为什么使用序列模型(sequence model)?标准的全连接神经网络(fully connected neural network)处理序列会有两个问题:1)全连接神经网络输入层和输出层长度固定,而不同序列的输入、输出可能有不同的长度,选择最大长度并对短序列进行填充(pad)不是一种很好 ...

Thu Aug 23 04:59:00 CST 2018 0 2928
 
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