本文介绍了一种新的学习模型 - 记忆网络，利用推理组件和长期记忆组件共同学习。这些模型可以用于问答型任务中，长期记忆作为动态知识库，输出为文本响应。在评估中表明记忆网络模型在问答中具有强大的推理能力。

Oct, 2014

介绍了一种动态记忆网络(DMN)神经网络架构，它处理输入序列和问题，形成情节性记忆，并生成相关答案，用已训练的词向量表示和输入-问题-答案三元组训练，能在自然语言处理中取得最先进的结果。

Jun, 2015

本文提出了堆叠式注意力网络（SAN），通过自然语言问题分析图像，发现图像问答需要多层推理，于是我们开发了多层SAN，通过可视化的注意力层，逐层推理以定位答案相关的视觉线索，实验证明SAN明显优于先前的最先进方法。

Nov, 2015

该论文探讨了图像和语言理解的问题，提出了一种基于神经网络的空间记忆网络模型，通过注意力机制进行推理，并在两个视觉问答数据集上取得了改进的结果。

Nov, 2015

本文提出了一种直接模拟语言和所有可能的本地图像补丁之间的时态动态的端到端方法，使用注意机制将与单词相关的特征和多个本地补丁上可用的特征融合在一起，并将融合的信息进一步结合生成动态信息，最终通过标准问题回答模块和上下文视觉信息和语言信息一起完成问题回答。

Nov, 2015

本文针对视觉问答任务进行综述，比较传统的视觉元素和常识知识融合的方法。并对数据集进行了评估，结合Visual Genome数据集中的图像结构注释研究了不同复杂度的问答对。最后讨论了未来发展方向，重点关注结构化知识库和自然语言处理模型的连接。

Jul, 2016

本文采用记忆增强型神经网络，通过选择性地关注每个训练示例的内部和外部记忆块来预测视觉问题的准确答案。实验结果表明，所提出的算法在两个大规模基准数据集上具有优越的性能及与现有技术的比较。

Jul, 2017

本文提出了一种基于动态记忆网络和外部知识库的VQA算法，通过对外部知识的检索和动态记忆网络对知识和图像的关注与推理，有效地回答包括开放领域问题在内的更复杂问题，并在视觉问答任务中取得了最好的表现。

Dec, 2017

本文研究了几何推理在问答中的应用，提出了动态空间记忆网络（DSMN）解决特定问题的新型深度神经网络架构，并在FloorPlanQA数据集上验证了其可行性。

May, 2018

本文提出了一种基于VKMN的视觉知识存储网络，通过End-to-End的学习框架将结构化人类知识和深度视觉特征融入到记忆网络中来对抗视觉问答中缺乏对结构化知识的利用的问题，并在VQA 1.0和VQA 2.0基准测试中表现出显著的性能优势，特别是在涉及知识推理的问题方面。

Jun, 2018