“在设备上开发和部署深度神经网络模型的主要挑战是：（1）微小的内存占用，（2）推理延迟和（3）与高性能计算系统（如CPU，GPU）相比显着低的计算容量和云上的TPU，“该团队写道。“[SGGNs]允许我们在设备上以非常快的速度计算传入文本的投影，因为我们不需要存储传入的文本和字嵌入。”
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