RNN的并行版本

最新推荐文章于 2024-11-22 08:26:40 发布
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上海交通大学最新提出切片循环神经网络（SRNN），其速度是标准RNN的136倍，并且还能更快！对六个大型情绪分析数据集的实验表明，SRNN的性能均优于标准RNN。

论文和开源代码地址：

http://arxiv.org/pdf/1807.02291.pdf

http://github.com/zepingyu0512/srnn

 

比RNN快136倍！上交大提出SRNN，现在RNN也能做并行计算了
jacke121的专栏
08-16 4927
比RNN快136倍！上交大提出SRNN，现在RNN也能做并行计算       论文和开源代码地址： https://arxiv.org/pdf/1807.02291.pdf https://github.com/zepingyu0512/srnn       在许多NLP任务中，循环神经网络（RNN）取得了巨大的成功。但是，这种循环的结构使它们难以并行化，因此，训练RNN需要大...
循环神经网络（RNN）算法详解
极光喵的博客
03-06 4949
原因很简单，思考一个问题，如果输入模型的数据有且仅有“hello”这一个信息的时候，模型能输出“world”的可能性微乎其微，因为语言的特点是只有结合上下文信息才能做出准确的预测。模型会输出一个概率分布，表示各个词作为下一个词的概率。（3）Bi-RNN（Bidirectional Recurrent Neural Network）：Bi-RNN 是一种能够同时考虑过去和未来的信息的 RNN 变体模型，它由两个RNN模块组成，一个是正向RNN，另一个是反向RNN，最终输出是正向和反向RNN输出的拼接。
脑洞大开：非线性RNN居然也可以并行计算？
Paper weekly
10-09 363
©PaperWeekly 原创 ·作者 |苏剑林单位 | 科学空间研究方向 |NLP、神经网络近年来，线性 RNN 由于其可并行训练以及常数推理成本等特性，吸引了一定研究人员的关注（例如笔者之前写的《Google新作试图“复活”RNN：RNN能否再次辉煌？》），这让 RNN 在 Transformer 遍地开花的潮流中仍有“一席之地”。然而，目前看来这“一席之地”只属于线性 RNN，因为非线...
（2024，attention，可并行计算的 RNN，并行前缀扫描）将注意力当作 RNN
qq_44681809的博客
05-26 1807
本文提出注意力机制可以被视为特殊的RNN，并引入基于并行前缀扫描解决传统RNN无法高效地用新token更新的问题。Aaren​，一种基于注意力的模块，可像Transformer一样并行训练，还能像RNN一样用新token更新，且仅需固定内存
【RNN：并行场景和纹理学习】
weixin_43690932的博客
12-12 923
仅供自己参考
[深度思考]·为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢？
简明AI工作室
03-26 5901
为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢？ 个人主页-->https://xiaosongshine.github.io/ 1.问题引出 CNN与RNN都是采用parameter sharing(参数共享)单元，滑动遍历的结构，为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢？ 2.个人愚见: CNN,RNN共享单元和滑动结构类似，区别在于RNN具有记忆功...
RNN并行化计算：3大方法提升训练效率
![RNN并行化计算：3大方法提升训练效率]...本章将介绍RNN并行化计算的基本概念和重要性，为读者揭示并行化技术在提升RNN性能中的关键作用。 ## 1.1 RNN并行化计算的基本概念 RNN并行化计算
RNNLMPara:并行RNN LM训练器
05-18
并行RNN训练器实现了以下论文中提出的两级RNN和并行RNN Z. H. Huang, G. Zweig, M. Levit, B. Dumoulin, B. Oguz and S. Chang, Accelerating Recurrent Neural Network Training via Two Stage Classes and ...
时序并行门控网络TPGN：新一代RNN用于高效时间序列预测 模型优化
最新发布
05-31
内容概要：本文介绍了一种新型递归神经网络（RNN）的继任者——时序并行门控网络（TPGN），它专为解决时间序列预测中的长距离依赖和历史信息有效提取问题而设计。TPGN通过引入历史信息提取（HIE）层和双分支结构，...
RNN并行化——《Were RNNs All We Needed?》论文解读
weixin_40779727的博客
11-22 1889
Info Paper https://arxiv.org/abs/2410.01201 GitHub https://github.com/lucidrains/minGRU-pytorch 个人博客地址 http://myhz0606.com/article/mini_rnn 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 Al
RNN前向传播、反向传播与并行计算(非常详细)
BieberChen的博客
09-13 3110
1. RNN前向传播 在介绍RNN之前，首先比较一下RNN与CNN的区别： RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，CNN是一类用于处理网格化数据(如一幅图像)的神经网络。 RNN可以扩展到更长的序列，大多数RNN也能处理可变长度的序列。CNN可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像，并且可以处理可变大小的图像。 RNN的前向传播如图所示，其中f(x)f(x)f(x)代表激活函数，输出的l...
百度PRNN：增强GPU伸缩性，RNN训练最高提速30倍（源码下载）
happytofly的博客
06-28 1102
尽管有各种深度学习加速器，神经网络的大小依然受限于计算平台的能力。百度硅谷人工智能实验室高级研究员Greg Diamos在最近的ICML 2016上发表了一篇PRNN（Persistent RNNs）的论文（相关英文访谈），介绍了他在深度学习平台GPU可扩展性方面的最新工作。但在此之前，Greg Diamos已经在Github上发布一篇博客文章简要解释了PRNN的工作和效果，本文为这篇文章的...
机器学习并行化(parallel machine learning)
u013818406的博客
06-17 1万+
最近实习任务除了用公司内部机器学习平台(tensorflow引擎)跑模型就是调研一下浅层机器学习算法的并行与分布式，稍微做个总结 浅层机器学习中能够应用并行或者分布式的方面 1.1 ModelAssessment with Cross validation 相信对机器学习比较熟的都经常用交叉验证，简单解释一下就是把样本划分为n块相同大小的，选一些出来做训练集，剩下的做验证集，比较常见的是就留
lecture7-序列模型及递归神经网络RNN
weixin_33697898的博客
11-15 859
Hinton 第七课 。这里先说下RNN有recurrent neural network 和 recursive neural network两种，是不一样的，前者指的是一种人工神经网络，后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者，这部分翻译的不好，因为之前没怎么接触过RNN，不过就当理解意境吧，所以附上所有的ｐｐｔ，看得懂的就看PPt,下面的是附带说明，有些语句没有那么通顺，所以就当意境...
一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇
郝伟老师的博客——大数据、并行计算与人工智能时代
06-16 688
文章目录神经网络基础为什么需要RNN（循环神经网络）RNN结构总结 转载来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30844905 神经网络基础 神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下： 将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN（循环神经网络）呢？ 为什么需要RNN（循环神经网络） 他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入
Transformer：为什么要在计算机视觉领域使用Transformer？（一）
Bat_Reality的博客
04-30 1227
一. self-attention 1. 处理Sequence数据 要处理一个Sequence，最常想到的就是使用RNN，它的输入是一串vector sequence，输出是另一串vector sequence。假设是一个single directional的RNN，那当输出b4时，默认a1-a4都已经看过了。 RNN非常擅长于处理input是一个sequence的状况。但RNN很不容易并行化 (hard to parallel)。 为此，有人提出用CNN代替RNN。橘色的三角形表示一个filter，每次
RNN与LSTM系列（三）——RNN和变种LSTM的前向和反向传播
manmanxiaowugun的博客
06-25 720
转载自：http://blog.youkuaiyun.com/u011414416/article/details/46709965   以下内容主要引自Alex Graves写的Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks 一书。  （http://www.springer.com/cn/book/9783642247965） ...
循环神经网络RNN以及LSTM的推导和实现
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kymowind的专栏
07-15 1万+
RNN&LSTM的详细推导和实现
Tensorflow: Model parallelism 模型并行计算
TigerTai98的博客
07-20 5631
在tensorflow官方tutorial上给出了多GPU的用法，但那是基于data-parallelism的计算，主要思想是将数据划分成不同部分，用同一个模型进行计算 但是我在写代码中发现，会出现单个模型过大无法再单个GPU上运行，这时候就需要model-parallelism 上网查找了很多资料后，发现这个博主写的不错，附带了github代码，How to Use Distributed ...
Transformer：超越RNN的并行与顺序捕捉架构
在RNN中，双向RNN模型通过递归的方式运行，这使得模型难以并行处理，限制了GPU的并行计算能力，导致其运行速度较慢。此外，RNN中的门控机制如LSTM和GRU虽有助于长期依赖性，但也会带来额外的复杂性和信息损失，尤其...
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