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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月23日 09:19  浏览次数:007
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Kumar和Socher的动态记忆网络(dynamic memory networks)在记忆网络上使用更好的对注意力和序列理解(attention and sequence understanding)的支持获得了提高。和原来一样,这个系统可以阅读故事并回答有关问题,暗含20种推理方法,包括演绎、(deduction)、归纳(induction)、时序推理(temporal reasoning)和路径查找(pathfinding)。但它从未有过这些推理模式的编程。然后Weston等人最近的端到端记忆网络(end-to-end memory networks)增加了这种能力,以在每个输出符号中执行多重计算跳数(multiple computational hops),将模型能力和表现度扩展到能捕捉乱序访问(out of order access)、长期依赖(long term dependencies)和无序集合(unordered sets)等事情,进一步提高类似任务的准确性。

 
 
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