DeepMind时间序列生成模型GTMM - NTM改进

2018 年 4 月 7 日 CreateAMind


使用vae推理;lstm 时间相关建模;external memory加强记忆;和神经图灵机  可微分计算机等进行比较。

5.4涉及复杂逻辑学习。根据位置上的数字找到这个数字对应的位置。


Generative Temporal Models with Memory












推荐: 

语义学习-通用智能的切入点-实现路径v0.01

通用智能-基础技术相关文章-CreateAMind公众号精华


一起学习讨论:qq群号 325921031;微信群请公众号内留言‘加群’;

更多深度学习干货请扫描下方二维码访问公众号CreateAMind菜单


登录查看更多
5

相关内容

Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
172+阅读 · 2020年5月6日
【MIT深度学习课程】深度序列建模,Deep Sequence Modeling
专知会员服务
77+阅读 · 2020年2月3日
CMU博士论文:可微优化机器学习建模
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月26日
SFFAI 分享 | 王克欣 : 详解记忆增强神经网络
人工智能前沿讲习班
24+阅读 · 2018年10月26日
关于序列建模,是时候抛弃RNN和LSTM了
数盟
7+阅读 · 2018年4月20日
卷积网络循环网络结合-CNN+RNN
数据挖掘入门与实战
7+阅读 · 2018年2月11日
在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN
机器之心
12+阅读 · 2017年10月23日
Rapid Customization for Event Extraction
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月20日
Relational recurrent neural networks
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月19日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月22日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月21日
Arxiv
7+阅读 · 2018年2月26日
VIP会员
相关论文
Rapid Customization for Event Extraction
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月20日
Relational recurrent neural networks
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月19日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月22日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月21日
Arxiv
7+阅读 · 2018年2月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员