《表1 不同编码器参数复杂度对比》

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《基于新型池化编码器的问答系统》

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首先看一下构图的数量每个模型的参数。如表1所示，CNN和LSTM都有很多参数，模拟语义组成文本序列，而池化模型没有这样的参数[10]。考虑计算复杂性和所需的最小顺序操作。池化模型往往在更多在计算方面比CNN和LSTM简单[11]。例如，考虑到在K=d的情况下，池化模型比CNN或者更快LSTM分别为nd或d倍。进一步，池化模型中的计算是高度可并行化的，与LSTM不同，它需要O（L）顺序复杂度[12]。