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ReLU 和加法门控递归神经网络
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内容提要
该研究提出了一种新的机制，通过替换循环门中的乘法和Sigmoid函数为加法和ReLU激活函数，以在更低的计算成本下维持长期记忆用于序列处理。该机制能够捕捉序列数据的长期依赖关系，且在CPU和加密环境下都能显著减少执行时间。实验结果表明，该机制具有可比较的准确性，并支持保护隐私的同态加密人工智能应用。
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关键要点
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该研究提出了一种新的机制，通过替换循环门中的乘法和Sigmoid函数为加法和ReLU激活函数。
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新机制在更低的计算成本下维持长期记忆，用于序列处理。
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该机制能够捕捉序列数据的长期依赖关系。
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在CPU上，该机制减少了一半的执行时间，在加密环境下减少了三分之一的执行时间。
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实验结果表明，该机制与传统的GRU和LSTM基准模型相比，具有可比较的准确性。
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该机制支持具有保护隐私的同态加密人工智能应用，避免加密变量的乘法操作。
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在非加密明文应用中，该机制支持量化操作，潜在地带来显著的性能提升。
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