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QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORK BASED ENCODER-DECODER MODEL

机译:基于准现存神经网络的编解码器模型

摘要

The technology disclosed provides a quasi-recurrent neural network (QRNN) encoder-decoder model that alternates convolutional layers, which apply in parallel across timesteps, and minimalist recurrent pooling layers that apply in parallel across feature dimensions.
机译:所公开的技术提供了一种准循环神经网络(QRNN)编码器/解码器模型,该模型交替了跨时间步并行应用的卷积层和跨特征维并行应用的极简循环池。

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