原文:Recurrent Neural Network[SRU]

.背景 對於如機器翻譯 語言模型 觀點挖掘 問答系統等都依賴於RNN模型,而序列的前后依賴導致RNN並行化較為困難,所以其計算速度遠沒有CNN那么快。即使不管訓練的耗時程度,部署時候只要模型稍微大點,實時性也會受到影響。 Tao Lei等人基於對LSTM GRU等模型的研究,提出了SRU模型。在保證速度的前提下,准確度也是沒有多少損失。 .SRU Tao Lei等人通過將每一時間步的主要計算部分 ...

2017-11-08 20:54 1 5273 推薦指數:

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Recurrent Neural Network[Content]

下面的RNN,LSTM,GRU模型圖來自這里 簡單的綜述 1. RNN 圖1.1 標准RNN模型的結構 2. BiRNN 3. LSTM 圖3.1 LSTM模型的結構 ...

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

0.引言 我們發現傳統的(如前向網絡等)非循環的NN都是假設樣本之間無依賴關系(至少時間和順序上是無依賴關系),而許多學習任務卻都涉及到處理序列數據,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,特別是包含着門控制的如LSTM等模型,近年來成了深度學習解決序列任務的標准結構。RNN層不但可以解決變長輸入的問題,還能通過多層堆疊來增加網絡的深度,提升表征能力和提升准確 ...

Sat Nov 11 21:41:00 CST 2017 1 2464
Recurrent Neural Network 學習筆記【二】RNN-LSTM

理論上講,只要足夠大的RNN結構就能去生成任意復雜的序列結構。 但是在實際上,標准的RNN並不能有效的長期保存信息(這是由於類似HMM的結構,每次每個節點的信息如果始終經過同樣的變換,那么會要么指數 ...

Mon Sep 07 07:36:00 CST 2015 0 1936
4.5 RNN循環神經網絡(recurrent neural network

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Tue Jul 06 01:09:00 CST 2021 0 179
循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)

  為什么使用序列模型(sequence model)?標准的全連接神經網絡(fully connected neural network)處理序列會有兩個問題:1)全連接神經網絡輸入層和輸出層長度固定,而不同序列的輸入、輸出可能有不同的長度,選擇最大長度並對短序列進行填充(pad)不是一種很好 ...

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