记忆增强神经网络综述：从认知洞见到人工智能应用
人工智能
2023-12-14 v2
摘要
本文探讨了记忆增强神经网络（MANNs），深入研究其如何将类人记忆过程融入人工智能。文章涵盖了不同的记忆类型，如感觉记忆、短期记忆和长期记忆，并将心理学理论与人工智能应用联系起来。研究调查了Hopfield网络、神经图灵机、相关矩阵记忆、Memformer和神经注意力记忆等先进架构，解释了它们的工作原理和优势领域。本文深入探讨了MANNs在自然语言处理、计算机视觉、多模态学习和检索模型中的实际应用，展示了记忆增强器如何提升人工智能任务的准确性、效率和可靠性。总体而言，本综述提供了对MANNs的全面视角，为未来基于记忆的人工智能系统研究提供了洞见。
引用
@article{arxiv.2312.06141,
title = {Survey on Memory-Augmented Neural Networks: Cognitive Insights to AI Applications},
author = {Savya Khosla and Zhen Zhu and Yifei He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.06141},
year = {2023}
}