最近在看并行RNN相关的paper,发现很多都利用了Parallel Scanning算法。本文将从Parallel Scanning算法开始,介绍Bengio团队不久前发表的《Were RNNs All We Needed?》 1 Parallel Scanning算法介绍 首先来看定义。Parallel Scanning字面意思,就是对scan操作进行并行化
Were RNNs All We Needed?在本节中，研究者将对最小版本（minLSTMs 和 minGRUs）与传统版本（LSTMs 和 GRUs）以及现代序列模型进行了比较。Minimal LSTMs 和 GRU 非常高效 在测试时，循环序列模型会按顺序推出，从而使其推理更为高效。相反，传统 RNN 的瓶颈在于其训练，需要线性训练时间（通过时间反向传播），...
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图灵奖得主Yoshua Bengio新作:Were RNNs All We Needed? 自从Transformer 模型问世以来,试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手,不仅要挑战 Transformer 的地位,还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表,图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。
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