文件名称:
rwa：使用递归加权平均值对顺序数据进行机器学习-源码
开发工具:
文件大小: 37mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-03
详细说明：描述
该存储库将代码保存在一种新型的RNN模型中，用于处理顺序数据。 该模型计算每个先前处理步骤的递归加权平均值（RWA）。 通过这种方法，模型可以在序列中的任何地方形成直接连接。 这与仅使用先前处理步骤的传统RNN体系结构形成了鲜明对比。 RWA模型的详细说明已发布在的手稿中。
因为可以将RWA计算为运行平均值，所以不需要在每个处理步骤中都完全重新计算RWA。 分子和分母可以从上一步中保存。 因此，该模型可以像其他RNN模型（例如LSTM模型）那样进行缩放。
在每个文件夹中，将对RWA模型执行不同的任务。 将RWA模型的性能与LSTM模型进行比较。 发现RWA在大多数任务上的训练速度要快得多，至少要提高五倍。 随着序列变长，RWA模型的缩放比例会更好。 有关每个结果的详细信息，请参见上面列出的手稿。
注意：RWA模型未能在自然语言问题上产生竞争性结果。
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