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memory component
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自适应半参数语言模型
该研究提出了一种结合大型参数神经网络和非参数周期性记忆组件的语言模型，通过缓存本地隐藏状态和检索一组最近的邻居标记来使用扩展的短期上下文和全局长期记忆，并设计门控函数来自适应地组合多个信息源来做出预测。
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3 years ago
CVPR
MAST：一种基于内存扩充的自监督追踪器
本文提出一种基于自监督学习、带有记忆组件的密集跟踪模型，改善了现有密集跟踪方法，并提出了新的泛化性能度量；实验结果表明，该方法在密集跟踪任务上表现与有监督方法相当，而泛化性能更优。
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4 years ago
CVPR
深度视觉里程计的选择性存储和姿态细化
本研究提出了一种视觉里程计框架，采用三个组件：内存、优化和特征集中。在几个基准数据集上进行的实验证明，相比于现有的学习方法，该方法在纹理不佳和突发运动等复杂环境下具有更优异的性能。
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5 years ago
基于深度学习的问答模型实证研究
本文研究深度学习模型，结合记忆组件或注意力机制进行问答任务。我们比较了三种模型：神经机器翻译、神经图灵机和记忆网络，用于一个模拟 QA 数据集。研究表明，注意力和记忆的组合有潜力解决某些 QA 问题。其中，本文是首个使用神经机器翻译和神经图
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9 years ago
NIPS
神经图灵机的结构化存储
本研究通过提出多种不同 memory 的 Neural Turing Machines (NTM) 来改进传统线性存储的 NTM 的缺陷，实验证明新的结构有助于提高模型收敛速度和预测精度。
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9 years ago
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