
摘要
本文比较了循环神经网络(RNNs)中不同类型的循环单元。特别是,我们重点关注实现门控机制的复杂单元,如长短期记忆(LSTM)单元和最近提出的门控循环单元(GRU)。我们在多声部音乐建模和语音信号建模任务上评估了这些循环单元。实验结果表明,这些先进的循环单元确实优于传统的循环单元,例如双曲正切(tanh)单元。此外,我们发现GRU的表现与LSTM相当。
代码仓库
proroklab/popgym
pytorch
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moon23k/LSTM_Anchors
pytorch
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rvandewater/yaib
pytorch
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ratschlab/HIRID-ICU-Benchmark
pytorch
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michaelfarrell76/End-To-End-Generative-Dialogue
pytorch
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flexible-fl/flex-nlp
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hkust-knowcomp/sessioncqa
pytorch
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max-ng/GRU-recurrent-network
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lugq1990/neural-nets
tf
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pushpendughosh/Stock-market-forecasting
tf
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moon23k/RNN_Seq2Seq
pytorch
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kochlisGit/Stocks-Prediction
tf
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基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| music-modeling-on-jsb-chorales | GRU | NLL: 8.54 |