文件名称:
sru：与RNN一样快地训练RNN（https：arxiv.orgabs1709.02755）-源码
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文件大小: 338kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：关于
SRU是循环单元，其运行速度比cuDNN LSTM快10倍以上，而不会在许多任务上测试准确性。
在GTX 1070上测试的LSTM，conv2d和SRU的平均处理时间
例如，上图显示了32个样本的单个小批量处理时间。 与LSTM相比，SRU的速度提高了10到16倍，并且运行速度与使用conv2d进行的字级卷积一样快（或更快）。 有多个版本，请检查最新版本。
参考：
简单的递归单位可实现高度并行的重复
inproceedings{lei2018sru,
title={Simple Recurrent Units for Highly Parallelizable Recurrence},
author={Tao Lei and Yu Zhang and Sida I. Wang and Hui Dai and Yoav Artzi},
booktitle={Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)},
year={2018}
}
要求
推荐 > = 1.3.1，
通过pip instal
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