#論文 《Towards Binary-Valued Gates for Robust LSTM Training》
前兩週就看到這篇論文的微信號文章介紹了，今天有空拿出來看一下，梳理一下思想。 這個論文主要解決的是在LSTM中，發現記憶門和遺忘門的值的分佈不夠顯著，和LSTM設計思想中想讓門表示記憶或者遺忘的意思不太一致，所以論文作者提出了用一種方法（Gumbel- Softmax estimator）來對門中的閾值進行改進，從而讓閾值更加顯著的趨向0或者1，近似二值化。這樣做有幾個好處： 和設計遺忘門和記憶門
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