2025年07月28日
图：pixabay
原文来源：arxiv
作者：Tao Lei Yu Zhang
「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮
相信大家都知道，由于在并行化其状态计算时所存在的固有困难，循环神经网络的规模状态相对来说比较差。例如，直到ht-1的整个计算完成之后，ht的前向计算才开始执行，这就是并行计算村子的主要瓶颈问题。在这项工作中，我们提出了一种可替代的RNN实现方法，即故意简化状态计算并展现更多的并行性。而我们在此处所提出的循环单元的运行速度与卷积层一样快，甚至要比经cuDNN优化的LSTM快5至10倍。我们展示了该单元在广泛应用中所展现的有效性，包括分类，问答，语言建模，翻译以及语音识别。而我们将开源用PyTorch和CNTK1实现的代码资源。
2025年07月28日
Simple Recurrent Unit（SRU）作为循环神经网络的一种创新变体，核心价值在于提升了训练效率，同时保持了处理时序数据的关键能力。机械故障诊断的核心挑战在于高效且精准地解析从传感器（如加速度计、声发射传感器）获取的长序列、高采样率的振动或声学信号，这些信号蕴含着设备状态随时间的动态演变规律（如轴承点蚀的周期性冲击、齿轮裂纹扩展引起的调制现象）。传统RNN（尤其是LSTM和GRU）虽然擅长捕捉此类时间依赖性，但其固有的序列依赖性计算（即每一时间步的计算必须严格依赖上一时间步的完整输出）严重阻碍了大规模工业数据的并行处理能力，导致训练过程极其缓慢，限制了模型的快速迭代和在实时诊断系统中的部署潜力。