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延迟记忆单元：通过延迟门建模时间依赖
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文比较了不同类型的递归神经网络中的递归单元，发现实现门机制的更加复杂的递归单元比传统的 tanh 单元更好，特别是长短时记忆（LSTM）单元和门控循环单元（GRU）表现最佳。
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关键要点
- 本文比较了不同类型的递归神经网络中的递归单元。
- 实现门机制的复杂递归单元表现优于传统的tanh单元。
- 长短时记忆（LSTM）单元和门控循环单元（GRU）表现最佳。
- 在复调音乐建模和语音信号建模任务中进行了评估。
- 实验结果表明，GRU与LSTM的表现相当。
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