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Hybrid computing using a neural
network with dynamic external
memory
TIS + Albert 勉強会
2017/02/28
山内隆太郎
概要
• Neural Networkはデータ構造を表現し長期的に保持するのが苦
手
• →微分可能な外部メモリを追加する
• Differentiable Neural Computer(DNC)の発明
結果
• グラフをもとにした推論やブロックパズルなどができるように
なった
モデル全体像
処理の流れ
1. InputをもとにControllerがInterface parameters ξ 𝑡を生成
2. write weight vectorを求め、メモリに書き込む
3. Read weight vectorを求め、メモリを読む
4. 以上を繰り返す
Interface parameters ξ 𝑡
Write weight vectorの生成とMemoryへの書き込み
• 二つの要素を考慮してweightを生成する
1. Write keyとMemory slotの類似度 𝐶𝑡
𝑤
(論文中ではコサイン類似度)
2. 前ステップまでの読み出し状況 𝑎 𝑡
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→上書き不可フラグψ 𝑡を使って制御
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(たぶん𝑎 𝑡 を微分可能にするための処理)
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• 三つのread modeがある
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𝑟,𝑖
• Write weighting のときと同じ
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• 書き込み順に従った読み込み
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Neural Turing Machineとの比較
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