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https://arxiv.org/abs/1908.06112

时间: 2024-06-10 13:02:28 浏览: 102

与CNN一样快地训练RNN（https://arxiv.org/abs/1709.02755）-Python开发

关于SRU是一种循环单元，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“关于SRU”是一个循环单元，其运行速度比cuDNN LSTM快10倍以上，而不会损失在许多任务上测试的准确性。在GTX 1070上测试的LSTM，conv2d和SRU的平均处理时间例如，上图显示了一个包含32个样本的单个小批量样品的处理时间。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）。本文有多个版本，请检查最新版本。推荐人

这是一篇名为"Unsupervised Machine Translation with Adaptive Language Pair Clustering"的论文。该论文提出了一种新的无监督机器翻译方法，通过自适应语言对聚类来实现跨语言翻译。具体而言，该方法使用了一种自适应的聚类算法来识别最佳的语言对，并使用无监督的神经机器翻译模型进行翻译。该方法在多个跨语言翻译任务上均取得了很好的效果。

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