序列建模：时间卷积网络取代RNN（An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent）
基本信息
打开支付宝首页搜“673273051”领红包，领到大红包的小伙伴赶紧使用哦！
相关书籍
内容介绍
论文摘要 对于大多数深度学习实践者来说，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。给定一个新的序列建模任务或数据集，应该使用哪种架构？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。我们在广泛的标准任务中评估这些模型。我们的结果表明，一个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。我们的结论是，需要重新考虑序列建模和循环网络之间的共同关联，卷积网络应该被视为序列建模任务的一个自然起点。我们提供了相关代码：http://github.com/locuslab/TCN
下载地址
打赏
