عمل سكانا رائع آخر على شبكات الذاكرة المعززة. مرة أخرى، من الغريب أنه لم يقترح أحد مثل هذه البنية من قبل (وأنا منهم)… آلات الذاكرة التسلسلية سياران ريجان، كاي إيرولكومارن، لوك دارلو، ستيفانيا دروجا، سيباستيان ريسي، ليون جونز ورقة بحثية: مراجعة: الكود: ماذا فعلوا: قدم المؤلفون شبكة عصبية متكررة، آلة الذاكرة التسلسلية (CMM)، التي تفصل بين الحساب السريع والتخزين طويل المدى باستخدام مصفوفتين للذاكرة. يمتد هذا التصميم إلى عملهم السابق، وهو آلة التفكير المستمر (CTM)، التي تم حسابها باستخدام تاريخ إطلاق الخلايا العصبية الفردية وارتباطاتها الزوجية. أضاف CMM مصفوفة ذاكرة ثابتة طويلة المدى ومحولًا مشتركًا يقوم بتحديث كلتا الذاكرتين في وقت واحد. ما حصلنا عليه: في مهمة فرز الأولويات، كان الإنتروبيا الثنائية المتقاطعة لـ CMM قيد الاختبار 4.1x10^-3 مقارنة بـ 1.4x10-2 لشبكة بها كمبيوتر عصبي قابل للتمايز بذاكرة خارجية (DNC) و2.7x10^-2 للمحول السببي. في تمريرة متاهة 39 × 39، يحل CMM تمامًا 61.6% من المتاهات (من 22.8% إلى 90.7% للبذور المختلفة) مقابل 37.4% لـ CTM، وفي الانحدار الخطي 20 طلقة يحقق دقة 30.63% مقابل 8.78% لـ CTM لماذا هذا مهم: الانتباه باستخدام رمز خاص للحوض صفر يسمح للشبكة المتكررة بتحديد وقت القراءة منها. التخزين طويل المدى ومتى يتم الاعتماد على الديناميكيات المحلية السريعة. صحيح أن تشغيل المحول في كل خطوة تكرار يزيد من الحد الأقصى لاستهلاك ذاكرة وحدة معالجة الرسومات في مهمة النسخ 100 إلى 22.3 جيجا بايت مقارنة بـ 634.5 ميجا بايت لـ CTM. زيادة الذاكرة الخاصة بك هنا.