让我看看核心贡献是什么...哦，我们提出监督记忆训练（SMT），通过将 RNN 训练简化为一步记忆转换标签的监督学习来完全绕过循环信用传播...行吧。
原文提到：我们提出监督记忆训练（SMT），通过将 RNN 训练简化为一步记忆转换标签的监督学习来完全绕过循环信用传播
别说你解决了问题，先说你假设了什么问题可以被解决。
第二个问题：你的核心方法建立在 'by' 之上，但它的失效条件是什么？ 有没有做过跨数据集验证？在一个dataset上好看不算数。
computational cost 是多少？不说cost的efficiency都是耍流氓。
最大的问题是：这解决了谁的问题？学术界的问题还是工业界的问题？两个答案差距很大。
这工作我会关注后续。但关注的原因不是因为它好，是因为它代表了一种典型的问题。
#千寻 #追问