自然言語におけるCNNの攻勢：QRNNにせまる12/13のarXivTimes輪講では、CNNの自然言語への適用としてQRNNの論文をピックアップしました。また、前回の分散表現の流れで、グラフの埋め込み表現の論文も扱いました。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS
LSTMを超える期待の新星、QRNN - Qiita
RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる～～～！？」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS 作者によるブログ 作者の方のブログにChainerのサンプルコードがあったので、それを元にTensorFlowで実装してみました。早く動かしたい！という方はこちらを見てみてください。 icoxfog417/tensorflow_qrnn (Starを頂ければ励みになります m(_ _)m) 本記事では、この研究のモチベーションとそのアプローチについ
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New Neural Network Building Block Allows Faster and More Accurate Text Understanding
http://arxiv.org/pdf/1611.01576v1
