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...
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。
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...
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...
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...
Memory augmented neural networks allow for few-shot learning capabilities because latent representations are persistent between training examples and gradient-based updates affect only certain memory locations via content-based lookups. When a query vector is not found in memory and the memory is full,...
37. Santoro, A., Bartunov, S., Botvinick, M., Wierstra, D. & Lillicrap, T. Meta-learning with memory-augmented neural networks. In Proc. 33nd International Conference on Machine Learning (eds Balcan, M. F. & Weinberger, K. Q.)1842–1850 (JMLR, 2016). ...
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...
论文笔记 Visual Question Answering with Memory-Augmented Networks(CVPR2018),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Current generation of memory-augmented neural networks has limited scalability as they cannot efficiently process data that are too large to fit in the external memory storage. One example of this is lifelong learning scenario where the model receives unlimited length of data stream as an input ...