#论文 《Towards Binary-Valued Gates for Robust LSTM Training》
前两周就看到这篇论文的微信号文章介绍了，今天有空拿出来看一下，梳理一下思想。 这个论文主要解决的是在LSTM中，发现记忆门和遗忘门的值的分布不够显著，和LSTM设计思想中想让门表示记忆或者遗忘的意思不太一致，所以论文作者提出了用一种方法（Gumbel- Softmax estimator）来对门中的阈值进行改进，从而让阈值更加显著的趋向0或者1，近似二值化。这样做有几个好处： 和设计遗忘门和记忆门
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