17、深入理解 DNC 架构：从原理到 TensorFlow 实现

深入理解 DNC 架构：从原理到 TensorFlow 实现

1. 无干扰写入机制

传统模型在写入操作时可能存在干扰问题，为了解决这个问题，引入了使用向量（usage vector）$u_t$。使用向量是一个长度为 $N$ 的向量，每个元素的值在 0 到 1 之间，表示对应内存位置的使用程度，0 表示完全空闲，1 表示完全使用。

初始时，$u_0 = 0$，并在每个步骤中根据使用信息进行更新。为了确定新数据应分配到哪个内存位置，需要计算分配权重（allocation weighting）$a_t$。具体步骤如下：
1. 对使用向量进行排序，得到空闲列表 $\phi_t$，即按使用程度升序排列的内存位置索引列表。
2. 使用以下公式计算分配权重：
- $a_{t \phi_t j} = (1 - u_{t \phi_t j}) \prod_{i = 1}^{j - 1} u_{t \phi_t i}$，其中 $j \in [1, \cdots, N]$。

通过这个公式，最空闲的位置将获得最大的权重，从而确保模型能够聚焦于单个空闲位置进行写入，提高了可靠性并加快了训练速度。

最终的写入权重 $w_t^w$ 由分配权重 $a_t$ 和基于内容寻址机制得到的查找权重 $c_t^w$ 共同决定：
$w_t^w = g_t^w g_t^a a_t + (1 - g_t^a) c_t^w$
其中，$g_t^w$ 和 $g_t^a$ 是写入门和分配门，取值在 0 到 1 之间，它们控制着写入操作。$g_t^w$ 决定是否进行写入，$g_t^a$ 决定是使用分配权重写入新位置还是使用查找权重修改现有值。

2. 内存重