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你遇见过什么当时很有潜力但是最终没有流行的深度学习算法? 第1页

  

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提名Memory Networks

准确说Memory Networks并不只是一个模型,而是一套思路,使用外部的一个memory来存储长期记忆信息,因为当时RNN系列模型使用final state 存储的信息,序列过长就会遗忘到早期信息。

甚至,我觉得Memory Networks的思想后面启发了self-attention和transformer。最重要的就是提出了query - key - value思想,当时的该模型聚焦的任务主要是question answering,先用输入的问题query检索key-value memories,找到和问题相似的memory的key,计算相关性分数,然后对value embedding进行加权求和,得到一个输出向量。这后面就衍生出了self-attention里的Q,K,V表示,在self-attention里的Q=K=V,但早期的Memory Networks中可以看出,QKV其实是三个向量。

如今,Memory Networks已少有人提及,但它的思想已经被transformer继承,而transformer已经横扫NLP和CV等多个领域。突然有了一种“功成不必在我,而功成必定有我"的感慨。又联想到谭嗣同变法虽然失败了,但他又一个学生叫杨昌济,杨昌济又有一个学生叫毛泽东...




  

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