Vi beskriver en ny klass av inlärningsmodeller som kallas minnesnätverk. Memory nätverk resonerar med inference komponenter i kombination med en långsiktig minne komponent; de lär sig hur man använder dessa gemensamt. Det långsiktiga minnet kan läsas och skrivas till, med målet att använda det för förutsägelse. Vi undersöker dessa modeller i samband med frågesvar (QA) där långtidsminnet effektivt fungerar som en (dynamisk) kunskapsbas, och resultatet är ett textsvar. Vi utvärderar dem på en storskalig QA-uppgift, och en mindre, men mer komplex, leksaksuppgift som genereras från en simulerad värld. I det senare visar vi resonemangskraften hos sådana modeller genom att kedja ihop flera stödjande meningar för att besvara frågor som kräver förståelse för verbens utvidgning.
Minnesnätverk föreslogs tidigt av Weston et al. REF med målet att förutsäga.
Memory Networks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}