論文閱讀筆記《Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks》

核心思想   本文提出一種帶有記憶增強神經網絡（Memory-Augmented Neural Networks，MANN）的元學習算法用於解決小樣本學習問題。我們知道LSTM能夠通過遺忘門有選擇的保留部分先前樣本的信息（長期記憶），也可以通過輸入門獲得當前樣本的信息（短期記憶），這一記憶的方式是利用權重的更新隱式實現的。而在本文中，作者希望利用外部的內存空間顯式地記錄一些信息，使其結合神經網絡自

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