系列モデリングにおけるゲート付きリカレントニューラルネットワークの実証評価

本論文では、リカレントニューラルネットワーク（RNN）における様々なタイプのリカレントユニットを比較します。特に、ロングショートタームメモリー（LSTM）ユニットや最近提案されたゲーテッドリカレントユニット（GRU）など、ゲーティング機構を実装した高度なユニットに注目します。これらのリカレントユニットを多声音楽モデリングおよび音声信号モデリングの課題で評価しました。実験により、これらの先進的なリカレントユニットがtanhユニットのようなより伝統的なリカレントユニットよりも優れていることが明らかになりました。また、GRUはLSTMと同等であることも分かりました。