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摘要:
可读写的外部记忆模块可以在事实的记忆和基于记忆的推理上扩充神经网络的能力。神经图灵机利用注意力机制设计了一种对内存模块的读写机制,并以循环神经网络作为控制器,实现了排序、复制等算法。为了在更广泛的应用(例如自然语言处理)中缩短训练时间或加快收敛速度,我们在神经图灵机的基础上设计了一种基于全局内存的读写机制,利用卷积运算提取全局内存特征。对于一些较长的序列任务,训练速度相对于神经图灵机提高了6倍,收敛速度也有所提升,在bAbi数据集中取得了更好的推理分类结果。
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文献信息
篇名 长期记忆神经图灵机
来源期刊 计算机科学与应用 学科 教育
关键词 神经图灵机 长期记忆 工作记忆 随机读写 自然语言推理
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 49-58
页数 10页 分类号 G6
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史有群 23 156 8.0 12.0
2 解笑 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经图灵机
长期记忆
工作记忆
随机读写
自然语言推理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与应用
月刊
2161-8801
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
1319
总下载数(次)
15
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