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Transformer的潜在竞争对手QRNN论文解读,训练更快的RNN

使用递归神经网络(RNN)序列建模业务已有很长时间了。但是RNN很慢因为他们一次处理一个令牌无法并行化处理。此外,循环体系结构增加了完整序列的固定长度编码向量的限制。为了克服这些问题,诸如CNN-LSTM,Transformer,QRNNs之类的架构蓬勃发展。 在本文中,我们将讨论论文“拟递归神经网络”(https://arxiv.org/abs/1611.01576)中提出的QRNN模型。从本质上讲,这是一种将卷积添加到递归和将递归添加到卷积的方法。 LSTM LSTM是RNN最著名的变体。红色块是线性函数或矩阵乘法,蓝色块是无参数元素级块。LSTM单元应用门控功能(输入,遗忘,输出)以获得输出和称为隐藏状态的存储元素。此隐藏状态包含整个序列的上下文信息。由于单个向量编码完整序列,因此LSTM无法记住长期依赖性。而且,每个时间步长的计算取决于前一个时间步长的隐藏状态,即LSTM一次计算一个时间步长。因此,计算不能并行进行。 CNN CNN可以捕获空间特征(主要用于图像)。红色块是卷积运算,蓝色块是无参数池化运算。CNN使用内核(或过滤器)通过滑动窗口捕获要素之间的对应关系。这克服了固...

CPU 执行程序的秘密,藏在了这 15 张图里

前言 代码写了那么多,你知道 a = 1 + 2 这条代码是怎么被 CPU 执行的吗? 软件用了那么多,你知道软件的 32 位和 64 位之间的区别吗?再来 32 位的操作系统可以运行在 64 位的电脑上吗?64 位的操作系统可以运行在 32 位的电脑上吗?如果不行,原因是什么? CPU 看了那么多,我们都知道 CPU 通常分为 32 位和 64 位,你知道 64 位相比 32 位 CPU 的优势在哪吗?64 位 CPU 的计算性能一定比 32 位 CPU 高很多吗? 不知道也不用慌张,接下来就循序渐进的、一层一层的攻破这些问题。 正文 图灵机的工作方式 要想知道程序执行的原理,我们可以先从「图灵机」说起,图灵的基本思想是用机器来模拟人们用纸笔进行数学运算的过程,而且还定义了计算机由哪些部分组成,程序又是如何执行的。 图灵机长什么样子呢?你从下图可以看到图灵机的实际样子: 图来源自:http://www.kristergustafsson.me/turing-machine/ 图灵机的基本组成如下: 有一条「纸带」,纸带由一个个连续的格子组成,每个格子可以写入字符,纸带就好比内存,而纸...

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