Файл:Associative Long Short-Term Memory 1602.03032.pdf

Материал из Материалы по машинному обучению
Перейти к: навигация, поиск
Associative_Long_Short-Term_Memory_1602.03032.pdf(0 × 0 пикселей, размер файла: 2,49 МБ, MIME-тип: application/pdf)

Ivo Danihelka DANIHELKA@GOOGLE.COM Greg Wayne GREGWAYNE@GOOGLE.COM Benigno Uria BURIA@GOOGLE.COM Nal Kalchbrenner NALK@GOOGLE.COM Alex Graves GRAVESA@GOOGLE.COM

Abstract

We investigate a new method to augment recurrent neural networks with extra memory without increasing the number of network parameters. The system has an associative memory based on complex-valued vectors and is closely related to Holographic Reduced Representations and Long Short-Term Memory networks. Holographic Reduced Representations have limited capacity: as they store more information, each retrieval becomes noisier due to interference. Our system in contrast creates redundant copies of stored information, which enables retrieval with reduced noise. Experiments demonstrate faster learning on multiple memorization tasks.

Keywords: LSTM, Holographic Reduced Representations (HRRs), Neural Turing Machine (NTM)

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.

Дата/времяРазмерыУчастникПримечание
текущий16:55, 28 февраля 20170 × 0 (2,49 МБ)Slikos (обсуждение | вклад)
  • Вы не можете перезаписать этот файл.

Нет страниц, ссылающихся на данный файл.