可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(四)

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11.对序列建模的通用卷积和递归网络的实证评估作者:SHAOJIE BAI,J。ZICO KOLTER,VLADLEN KOLTUN

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对于大多数层厚学习实践者来说,序列建模与循环网络是同义词。然而,最近的研究结果表明,卷积架构在语音合成和机器翻译等任务上的表现优于循环网络。给定一有一个 多新的序列建模任务或数据集,应该使用哪种架构?让让我们 对序列建模的一般卷积和循环架构进行了系统的评价。让让我们 在广泛的标准任务中评估哪几种模型。让让我们 的结果表明,一有一个 多简单的卷积架构在不同的任务和数据集上的表现优于LSTM等典型的循环网络。让让我们 的结论是,需用重新考虑序列建模和循环网络之间的一同关联,卷积网络应该被视为序列建模任务

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