本文介绍了九种改进的RNN网络模型，包括LightRNN、SRU、IndRNN、Nested LSTM、Q-RNN、Advanced-Phased-LSTM、ACT-RNN、r-LSTM/p-LSTM和Advanced LSTM。这些模型通过不同的方式优化了记忆和计算效率，适用于长序列和事件驱动序列的处理。
1、LightRNN
论文题目： LightRNN: Memory and Computation-Efficient Recurrent Neural Networks
论文链接： https://arxiv.org/abs/1610.09893
Github :
(CNTK) https://github.com/Microsoft/CNTK/tree/master/Examples/Text/LightRNN
2、SRU
论文题目：Training RNNs as Fast as CNNs
论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.02755
Github:
(PyTorch) https://github.com/taolei87/sru
(Chainer) https://github.com/musyoku/chainer-sru
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