转自：机器之心：动态神经网络工具包DyNet：比Theano和TensorFlow更快 近日，来自卡内基梅隆大学、日本奈良先端科学技术大学、Google DeepMind、以色列巴伊兰大学、艾伦人工智能研究所、IBM T.J. Watson 研究中心、澳大利亚墨尔本大学、约翰·霍普金斯大学、谷歌、华盛顿大学、微软和英国爱丁堡大学的研究者共同发表了一篇重磅论文《DyNet: The Dynam

转自：企鹅号 基于诸如 TensorFlow 等几种流行工具包的编程模型使用的是静态声明方法，这些工具包将网络架构的声明和执行进行了分离。 静态声明优点众多。在定义了计算图后，我们可以通过多种方式对其进行优化，以便尽可能快地完成后续的重复执行计算。而且，以在 TensorFlow 中的应用为例，静态声明也简化了跨多个设备的计算分布。但即便如此，静态声明在以下几种情况下依旧有不便之处。 可变大小