使用并行解释模型增强神经网络配置在细胞退化检测中的透明度

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通过使用平行模型研究循环神经网络的内部运行机制，我们揭示了循环神经网络（RNN）中存在的性能限制，并给出对未来设计 RNN 和类似类型神经网络有用的洞察。

本文提出了一种将循环神经网络分解为模块化的方法，可以解决现有神经网络模型的缺陷，并且可以重用和替换这些模块。该方法在5个标准数据集上的评估结果显示，准确率下降仅为0.6%，而BLEU得分上升了0.10%。