問題番号: No.44 (しっかりモード)

LSTMは長期の時系列情報を勾配消失させることなく学習できる優れたモデルだが、「入力ゲート」「出力ゲート」「忘却ゲート」という3つの緻密な弁構造を持つためパラメータ数が多く、学習の計算コストやメモリ消費量が非常に重いという実務上の課題がある。LSTMの記憶セルを廃止し、「更新ゲート」と「リセットゲート」の2つのゲートに機能を統合・簡略化することで、高い表現力を維持したまま大幅な軽量・高速化を図ったRNNの派生構造はどれか。