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海交通大学的Zeping Yu 和Gongshen Liu，在论文“Sliced Recurrent Neural Networks”中，提出了全新架构“切片循环神经网络”（SRNN）。SRNN可以通过将序列分割成多个子序列来实现并行化。SRNN能通过多个层获得高级信息，而不需要额外的参数。

https://github.com/zepingyu0512/srnn

SRNN和标准RNN之间的区别在于SRNN将输入序列切分为许多最小子序列，并利用每个子序列上的循环单元。通过这种方式，子序列可以很容易地并行化。
�式，子序列可以很容易地并行化。