神经网络Transformer架构中的记忆增强
**神经网络Transformer架构中的记忆增强**
记忆增强机制通过引入外部记忆模块来扩展Transformer模型的信息存储和检索能力。我们将分五个步骤来理解这个概念。
第一步:记忆模块的物理结构
记忆模块本质上是一个可训练的矩阵,其维度为M×D,其中M表示记忆槽的数量(通常为数千到数百万),D表示每个记忆槽的嵌入维度。这个矩阵在训练初期随机初始化,并与模型的其他参数一起优化。每个记忆槽可以视为一个独立的知识存储单元,能够捕获输入数据中频繁出现的模式或概念。
第二步:记忆写入机制
记
2025-11-30 06:51:50
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