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介绍CURRENNT:慕尼黑开源的CUDA递归神经网络工具包。在这篇文章中,我们介绍了CURRENNT,一个通过NVIDIA的计算统一设备架构(CUDA)支持图形处理单元(gpu)的深层递归神经网络(RNNs)的开源并行实现。CURRENNT支持单向和双向的rnn与长短期记忆(LSTM)存储单元,克服了消失梯度问题。ENMT的实施与我们的第一个ENNM平行。在2013年第二届“钟声语音分离与识别挑战赛”中,给出了一个噪声语音识别任务的基准测试,其中LSTM RNN被证明具有最佳性能。结果表明,相对于参考的单线程CPU实现,双向LSTM训练的速度提高了两位数。CURRENNT是在GNU通用公共许可证下从url{http://sourceforge.net/p/CURRENNT}获得的。

zbMATH中的参考文献,1标准件)

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  1. Felix Weninger:介绍CURRENNT:慕尼黑开源CUDA递归神经网络工具包(2015)