Working memory network （工作记忆网络）

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working memory

Schlosser R G, Wagner G, Sauer H, et al. Assessing the working memory network: studies with functional magnetic resonance imaging and structural equation modeling.[J]. Neuroscience, 2006, 139(1): 91-103.

1. 分布

 

WM related activation foci have been consistently demonstrated in the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) and ventrolateral prefrontal cortex (VLPFC) as well as the anterior cingulate and the parietal cortex.
 

2. 功能（作用）

Working memory is a cognitive system with a limited capacity that is responsible for temporarily holding information available for processing. Working memory is important for reasoning and the guidance of decision-making and behavior.

 

Notes:

 

【Java多线程】内存模型JMM—主内存与工作内存分析
墩墩分墩
09-29 3411
关于主内存与工作内存之间的具体交互协议，即一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步回主内存之类的实现细节，Java 内存模型中定义了下面 8 种操作来完成。从上图可以直观的看到volatile的实现可见性的原理，线程对变量读取/写入的时候，直接从主内存中读，而不是从线程的工作内存。Assign(赋值)：作用于工作内存中的变量，把一个从执行引擎接收到的值赋值给工作内存中的变量。：作用于工作内存中的变量，把工作内存中的一个变量的值传送到主内存中，以便随后 write 操作使用。
2024最新：AI原生应用工作记忆领域10大突破性进展_副本
最新发布
AI 原生应用开发的博客
06-21 365
本文旨在系统梳理2024年AI工作记忆领域最具突破性的10项技术进展，分析其原理、应用场景及未来发展方向。覆盖范围包括但不限于神经科学启发的AI架构、记忆增强算法、实时记忆处理技术等前沿领域。文章首先介绍工作记忆的基本概念，然后详细分析10大技术突破，每项突破都包含原理解释、技术实现和应用案例。最后总结这些进展的相互关联和未来趋势。工作记忆：AI系统用于临时存储和处理信息的"思维便签本"AI原生应用：从设计之初就深度整合AI能力的应用程序记忆压缩：减少记忆存储空间同时保留关键信息的技术核心概念回顾。
论文|记忆网络之Memory Networks
Dodo
06-15 647
欢迎直接到我的博客查看最近文章：www.pkudodo.com。更新会比较快，评论回复我也能比较快看见，排版也会更好一点。 原始blog链接：http://www.pkudodo.com/2019/06/14/1-13/ Memory NetWorks介绍 在文本的处理上，由于很多地方对记忆的需要，因此诞生了RNN及LSTM。但RNN和LSTM也只能用于短时间内的记忆（一般...
CVPR 2019 Progressive Attention Memory Network for Movie Story Question Answering
smile909的博客
04-27 418
动机 人类具有先天的认知能力，可以从不同的感觉输入中推断出5W和1H的问题，这些问题涉及who，what，when，where，why以及how，在机器上复制这种能力一直是人类的追求。 近年来，关于问题回答（QA）的研究已成功地受益于深度神经网络，并显示出对textQA，imageQA，videoQA的显着改进。 本文考虑了电影故事QA ，旨在通过观察与时间对齐的视频和字幕后回答有关电影内容和故事情节的问题，来共同理解视觉和语言。 与VQA相比，电影故事问答具有两个方面的挑战性： （1）精确定位
Working Memory Networks: Augmenting Memory Networks with a Relational Reasoning Module读书笔记
sjh18813050566的专栏
01-26 326
发表于ACL2018 利用Memory Network（MemNN）结合Relation Network（RN）进行推理。MemNN缺乏推理能力，RN时间复杂度为O(n^2)。本文通过结合两者，把时间复杂度降到线性的同时保留了RN的推理能力。 模型： 以Text QA为例，解释模型组成。 Input Module     对Text每个句子用GRU建模得到向量，存储到Short term...
7.查询工作内存(working memory)
iteye_17421的博客
05-12 533
7.查询工作内存(working memory) Jess中的working memory有点类似于数据库；由索引、数据结构组成。大部分情况下，通过规则的模式匹配来访问工作内存。但有时，可以通过编写程序代码直接从工作内存中调用数据。本章将对此作详细描述。 7.1.线性搜索(liner search) 最原始的搜索数据的方法莫过于线性搜索和过滤器(filter)，使用一个布尔函数来判断一...
精选资源
功能性大脑网络的重组介导了对工作记忆的实时神经反馈训练后认知能力的改善
03-07
神经科学领域的研究表明，工作记忆的实现主要依赖于两个关键的大脑网络：额顶前工作记忆网络（Fronto-parietal Working Memory Network, WMN）和舌顶默认模式网络（Angulo-Parietal Default Mode Network, DMN）。...
实时神经反馈训练重塑功能脑网络，提升工作记忆认知能力
本研究聚焦于功能性大脑网络的重组如何在实时神经反馈训练后的工作记忆（Working Memory, WM）认知能力改善过程中发挥关键作用。工作记忆对于个体的认知功能具有核心地位，它主要依赖于额顶前工作记忆网络（WMN）和...
什么是In-Memory计算？ Mastering In Memory Computing:A Comprehensive Guide
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07-20 3409
作者：禅与计算机程序设计艺术 什么是In-Memory计算？ In-memory computing refers to the process of executing computational tasks by storing input and output data i
第十六周机器学习笔记：Pointer Network（指针网络）、生成式对抗网络（上）；Pytorch学习——完整的模型验证套路
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本周周报在机器学习的理论内容中，简单的介绍了Pointer Network 的运作原理，此外还详细描述了GAN，剖析了其内部结构，然后对其中的Generator 和 Discriminator的运作原理以及它们的互动方式进行简要的描述，最后还介绍了GAN的应用案例。在Pytorch的代码实践中，周报详细讲述了如何对模型进行验证的方法。此外，周报在最后还介绍了如何在GitHub上通读项目。
matlab的欧拉方法代码-V4-PFC-dynamics:MATLAB代码可简化V4和vlPFC神经元网络的动力学；基于点火率的模型
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matlab的欧拉方法代码V4-PFC动力学 基于速率的模型，捕获简化的V4-vlPFC神经元网络的动力学。 蔡汉娜（），2017年6月27日。 这些MATLAB代码生成V4（2）和vlPFC（2）单位在不同遮挡水平下对模拟的首选/非首选形状刺激的动态响应（射击速率）。 V4和vlPFC单元中的每一个都具有形状首选项。 V4单元从vlPFC单元接收前馈感觉刺激输入和兴奋性反馈输入，而vlPFC单元从V4单元接收兴奋性前馈输入。 “ Run_dynamics.m”是主要图形生成代码，它通过正向欧拉方法求解点火速率模型。 “ stim_input.m”模拟对V4单元1和2的输入刺激。 “ Fm”是一个函数文件，它调用模型中使用的各种形式的非线性。 “ poissonspike.m”将使用模型中获得的点火速率生成泊松峰值。 调用“ roc.m”以通过计算ROC曲线下的面积（根据Anitha Pasupathy改编）来计算选择性。 “ extrema.m”是一个极值查找代码，它是由CarlosAdriánVargas Aguilera编写并从 欢迎任何评论/错误报告（）。 谢谢你。
基于单片机的LED汉子点阵系统设计
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基于单片机的LED汉子点阵系统设计，好东西，对课程设计很有好处哦
读论文写论文——MEMORY NETWORKS
wang735019的专栏
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MEMORY NETWORKS摘要作者说自己提出了一个新的学习模型叫做“memory networks”，模型将推理与“长记忆”组件相结合。使用长记忆组件，可以用其进行推理预测，作者将该模型用于问答系统QA（Question Answering）。介绍——为什么要提出这个模型作者说当前的大多数的机器学习系统，无法自由的对记忆组件进行读写。如果可以无缝的自由读写，那么将大大提高模型的预测、推理能力。比
《学习之道》第三章工作记忆和长期记忆
weixin_30825581的博客
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　　在大脑中对正在处理的信息进行瞬间以及有意识加工的这部分记忆，叫做工作记忆。 　　工作记忆只能容纳四个组块。要学习数学和科学知识，工作记忆非常重要。它就像大脑中的一块黑板，你在上面可以写写画画，记录那些尚在考虑或者还在试图理解的想法。 　　那么该如何把工作记忆中的信息留住呢？一般来说，这需要不断地排演重复，比如，你找不到机会就把一串电话号码写下来，那就一直念叨着好了。而在全神贯注时...
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这篇文章讲述了如何利用LSTM+attention机制对文本进行分类 整篇论文可以用这张图表表示： Input Layer: 输出层，原始数据 Embedding Layer: embedding 层，将原始数据中的单词编码为vector LSTM Layer: 双向编码，输出每一时刻单词的隐状态 Attention Layer: 对LSTM Layer层每一时刻的输出进行attention,加...
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1 《工作记忆法》的认识 《工作记忆法》是我的一次高铁之旅中的意外收获，通过这本书，我好像解开了自己多年来的一个记忆谜题！ 全书的脉络其实很简单，先告诉我们记忆的重要性，然后给予我们信心–人人都具备记忆力，紧接着提出了“工作寄存器”这个常常被我们忽视的概念，最后就是实际操作环节，一些记忆管理的基本理论以及生活中的应用场景！ 工作方法、实际操作的记忆术的书确实很多，但是对于我来说实际上该书最打动我的...
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一、什么是端到端 相对于深度学习，传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（Natural Language Processing）问题中，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。 而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结...
ICLR 2017 | Attention 和 Memory Networks
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最近看论文，发现了一个新的概念“Deep memory network”，那么今天就来梳理一下这个框架的基本原理及使用场景。其实从提出的时间上来讲，这个框架一点都不新，由Weston et al 在2014提出。这个框架描述是：“A memory network consists of a memory mm and four components I,G,OI, G, O and RR, wher
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