符号音乐建模中的对角 RNN

在本文中，我们提出了一种新的循环神经网络（RNN）架构。其新颖之处很简单：我们使用对角循环矩阵而非全矩阵。这在我们的多数实验中，相比常规的全 RNN，带来了更好的测试似然性和更快的收敛速度。我们在四个标准符号音乐数据集上，展示了将对角循环矩阵与广泛使用的 LSTM 和 GRU 架构以及原始 RNN 架构结合使用的益处。