Memory模块是该神经网络架构的核心部分。它包含一个存储键值对的内存,并定义了对内存的读写操作。读操作通过计算查询向量与内存中键向量之间的相似度来检索相关内容。写操作根据查询向量和相关度分数,更新内存中的键值对。该模块还包含了用于训练的损失函数,用于增强内存的区分性和紧凑性。整个模块的目标是建立一个可查询和自更新的记忆系统,支持神经网络的学习和推理。

本文介绍了ResNet(深度残差神经网络)的理论基础与核心思想。首先解释了深度网络容易出现梯度消失和梯度爆炸的原因,导致深层网络训练效果变差。ResNet通过引入残差学习(Residual learning)的思想,使得网络能够直接学习残差映射,从而避免梯度消失和梯度爆炸的问题,成功训练出152层的深度卷积神经网络,取得了ImageNet等视觉任务中的卓越表现。