記憶網絡Memory Network
在本專欄的第一篇文章對話系統綜述中提到，seq2seq中的記憶依靠rnnCell或者lstmCell實現，但是rnn和lstm的記憶能力實在有限，最多也就記憶十幾個時間步長。因此當句子長度增長時或者需要添加先驗知識時，seq2seq就不能滿足此時對話系統的需求了。 比起人工增加RNN隱藏狀態大小，我們更願意任意增加加入模型的知識量，同時對模型本身做出最小限度改變。基本上，我們能用獨立存儲器——作爲
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