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RETURN-RWTH通用递归神经网络可扩展训练框架,是一种基于ANO/TensorFlow的现代递归神经网络体系结构的实现。它被优化为在多GPU环境下快速可靠地训练递归神经网络。特点包括:前向神经网络的小批量训练;基于序列分块的递归训练;神经网络;包括我们自己的快速CUDA内核的长短期记忆递归神经网络;多维LSTM(仅限GPU,没有CPU版本);大数据集的内存管理;跨多设备;灵活和快速的架构,允许各种编码器-注意-解码器模型。