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ML Paper Pickups

株式会社ビルディットの機械学習エンジニアが、読んだ論文をピックアップしつつ、所感を残していくブログです。

「Memory Networks」を読んだ

出典

Memory Networks (arxiv)

所感

Memory Networks自体はニューラルネットワークを用いる必要はなく、質問に答えるのに必要な記憶を長期記憶から発見する関数を学習する。 つまり、記憶の選択と回答候補の選択に使用するスコアリング関数の最適化を行うためのフレームワークとして捉えることができるため、"6 Conclusions and future work" にも書いてあるがQAタスク以外にも広く応用できる印象を受けた。