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摘要:鉴于门控循环单元(GRU)的成功,一个很自然的问题是长短期记忆(LSTM)网络中的所有门是否是必要的。之前的研究表明,遗忘门是LSTM中最重要的门之一。这里我们发现,一个只有遗忘门且带有chrono-initialized偏置项的LSTM版本不仅能节省计算成本,而且在多个基准数据集上的性能优于标准LSTM,能与一些当下最好的模型竞争。我们提出的网络JANET,在MNIST和pMNIST数据集上分别达到了99%和92.5%的准确率,优于标准LSTM98.5%和91%的准确率。

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