论文笔记： MOGRIFIER LSTM

2020 ICLR

  • 修改传统LSTM
    • 当前输入和隐藏状态充分交互，从而获得更佳的上下文相关表达

1 Mogrifier LSTM

  • LSTM的输入X和隐藏状态H是完全独立的

     

    •  机器学习笔记：GRU_gruc_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
    • 这篇论文想探索，如果在输入LSTM之前，能让输入X和隐藏状态H做交互，那么性能能不能得到提升？
  • ——>论文提出了Mogrifier LSTM

     

      • i=0的时候，就是传统LSTM的输入和hidden state
      • i为奇数的时候，动输入x
      • i为偶数的时候，动隐藏状态h

2 实验

 

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