Traditional neural networks require enormous amounts of data to build their complex mappings during a slow training procedure that hinders their abilities for relearning and adapting to new data. Memory-augmented neural networks enhance neural networks with an explicit memory to overcome these issues. ...
论文阅读笔记《Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Memory Augmented Neural Network.用RNN对过去和未来的轨迹进行编码,产生了额外的memory,存储下来,用于获取编码结果。然后用存下来的未来编码结果,结合历史信息进行轨迹的预测。采用了rasterized的地图进行CNN处理来理解场景。有一个controller来处理memory,避免无限增长。memory模块没有额外参数,一旦训练完成,还可以不断提升性...
本文是2016年ICML的会议论文,作者来自谷歌的DeepMind。在论文中作者提出了一种记忆增强神经网络(memory-augmented neural networks,简记MANN)来快速吸收样本中蕴含的信息并利用这些信息对仅提供数个样本的情境做出准确的预测,即少样本学习(Few-Shot Learning)。由于使用了外部记忆部件,因此作者还提出一种有效获取外部记忆部...
Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation翻译 论文下载地址 摘要 关键词:GNN、记忆网络、双线性函数 在许多推荐系统中,用户-物品交互的时间顺序可以反映用户行为的时间演化和顺序。 用户将与之交互的项可能取决于过去访问的项。然而,随着用户和项目的大量增加,序列推荐系统仍然面临着不小的...
具有增强记忆能力的网络结构,例如NTMs具有快速编码新信息的能力,因此能消除传统模型的缺点。这里,我们证明了记忆增强神经网络(memory-augmented neural network)具有快速吸收新数据知识的能力,并且能利用这些吸收了的数据,在少量样本的基础上做出准确的预测。 我们也介绍了一个访问外部记忆存储器的方法,该方法关注于记忆...
本文采用Memory Augmented Neural Network (MANN)来解决轨迹预测问题中的多态性(论文主打点)预测需求,是对传统 NTM1 框架在具体问题中的一次成功应用。 图一、传统NTM框架,由输入、控制器、读写单元、内存单元、输出等几个模拟计算机中基本模块组成。 为了方便理解,我们可以先从代码训练讲起。MANTRA的整体训练步骤分为...
我们从最近的 memory-augmented neural networks 以及 co-attention mechanism 得到启发,本文中,我们利用 memory-networks 来记忆 rare events,然后用 memory-augmented networks with attention to rare answers for VQA. 2. The Proposed Algorithm: 本文的算法流程如上图所示,首先利用 embedding 的方法,提取问题和图像...
In current implementations of such memory augmented neural networks (MANNs), the content of a network’s memory is typically transferred from the memory to the compute unit (a central processing unit or graphics processing unit) to calculate similarity or distance norms. The processing unit hardware...
reset of the memory cells is needed). This enables full compatibility with known crossbar structures based on memristive devices, e.g., PCM devices. Thus, the proposed solution allows memory accesses to be significantly sped up while reducing energy consumption in memory-augmented neural networks....