保留记忆中的“管理”

最新推荐文章于 2018-05-19 10:14:00 发布
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#工作

1.对事不对人：这点最重要

2.相应的激励：包括平时工作中的褒扬与鼓励

3.管理是做决策者的角色：适当的安排员工在一个时间内该做什么 比如体检或培训 虽然期望员工能自己做决策。

4.多做总结：他们今天或这个星期做了什么 还有什么没做

5.多听听员工的想法，以了解其思想状态的变化

6....

 

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### 神经网络中的键记忆机制及其实现 神经网络的记忆机制可以通过多种方式实现，其中一种常见的方法是基于注意力机制的键值存储结构。这种机制允许模型动态地访问和更新其内部记忆，从而增强对复杂任务的理解能力。 #### 1. 注意力机制作为键记忆的核心 注意力机制是一种模拟人类视觉焦点的方式，在神经网络中被广泛用于提升模型的表现。它通过计算查询（query）、键（key）和值（value）之间的相似度来分配权重[^3]。具体来说： - **键（Key）** 和 **值（Value）** 的映射关系构成了记忆单元。 - **查询（Query）** 被用来检索特定的记忆片段。 这一过程通常发生在序列到序列的任务中，例如机器翻译或文本摘要生成。在 Transformer 架构中，自注意力机制进一步扩展了这一思想，使得每个位置都可以关注整个输入序列的不同部分[^4]。 ```python import torch import torch.nn as nn class AttentionMechanism(nn.Module): def __init__(self, dim): super(AttentionMechanism, self).__init__() self.linear_q = nn.Linear(dim, dim) self.linear_k = nn.Linear(dim, dim) self.linear_v = nn.Linear(dim, dim) def forward(self, query, key, value): q = self.linear_q(query) # 查询变换 k = self.linear_k(key) # 键变换 v = self.linear_v(value) # 值变换 scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / (k.size(-1) ** 0.5) # 计算得分 attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1) # 归一化为概率分布 output = torch.matmul(attn_weights, v) # 加权求和得到输出 return output ``` #### 2. 长短期记忆网络（LSTM） 除了注意力机制外，长短期记忆网络（LSTM）也提供了一种有效的记忆管理方案。LSTM 使用门控机制控制信息流，其中包括遗忘门、输入门和输出门。这些门的作用分别是决定哪些信息应该被丢弃、新增以及最终暴露给外界[^4]。 - **遗忘门** 控制过去记忆的内容是否需要保留。 - **输入门** 决定当前时刻的新信息如何加入到细胞状态中。 - **输出门** 则决定了下一阶段使用的隐藏状态是什么。 这种方法特别适合于处理具有长时间依赖性的数据集，比如语音信号或者自然语言文本。 #### 3. 外部记忆增强模块 对于更加复杂的场景，则可以引入外部显式的记忆组件。例如 Neural Turing Machine (NTM)，它不仅具备标准 RNN/LSTM 所拥有的隐含层表示功能，还额外配备了一个可读写的内存阵列[^1]。此设计赋予了 NTM 更强大的泛化能力和解决新问题的能力。 总结而言，现代深度学习框架下的各种架构都在不同程度上探索并优化着各自的记忆策略，从简单的循环连接直至高度灵活且高效的混合型解决方案。
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