SRNN——RNN的新革命
- 把整個序列分成n個子序列
- 並行的在每一個子序列上執行RNN（LSTM，GRU或者任何其他RNN單元都可以）
- 把每個子序列的輸出作為新的序列，重複步驟1，2
- 上述過程可以重複k次，形成k層RNN序列，每層的RNN引數可以不同
因此，該結構可以實現高度的並行，整個序列中的順序資訊也不會丟失，論文中分類準確率優於現有的RNN結構。可能有不少人會感覺這真是一個可以從RNN自然而然得出的idea，但不得不說，在別人提出之前，你的思路卻受著傳統RNN結構的束縛。個人以為SRNN要比近年的QRNN，SRU，DCCNN什麼的重要的多，說是RNN的革命也不為過。
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