1. 记忆网络与持续学习机制
(1) 记忆网络（Memory Networks）
- 定义：记忆网络是一种能够存储、检索和更新长期信息的神经网络架构，旨在增强模型的记忆能力，使其能够在推理过程中利用外部存储的知识。
- 核心功能：
- 存储：将重要的信息存储在外部记忆模块中。
- 检索：根据输入查询相关的记忆内容。
- 更新：动态更新记忆内容以适应新知识。
- 推理：结合当前输入和记忆内容进行复杂的推理。
- 技术要素：
- 外部记忆模块：通常是一个可读写的存储单元（如矩阵或向量）。
- 记忆检索机制：通过注意力机制或相似性度量，从记忆中检索相关内容。
- 记忆更新机制：通过梯度更新或规则更新记忆内容。
(2) 持续学习机制（Continual Learning）
- 定义：持续学习是一种使模型能够在不断接触新任务或新数据时，保留旧知识并学习新知识的能力。
- 核心功能：
- 避免灾难性遗忘：在学习新任务时，不丢失对旧任务的记忆。
- 知识积累：逐步构建和扩展知识库。
- 适应性：能够快速适应新任务或新环境。
- 技术要素：
- 任务分离：识别和区分不同任务的知识。
- 知识整合：将新知识与旧知识结合。
- 记忆管理：有效存储和检索长期知识。
2. 技术难点与挑战
(1) 记忆网络的难点
<
