记忆网络Memory Network
在本专栏的第一篇文章对话系统综述中提到，seq2seq中的记忆依靠rnnCell或者lstmCell实现，但是rnn和lstm的记忆能力实在有限，最多也就记忆十几个时间步长。因此当句子长度增长时或者需要添加先验知识时，seq2seq就不能满足此时对话系统的需求了。 比起人工增加RNN隐藏状态大小，我们更愿意任意增加加入模型的知识量，同时对模型本身做出最小限度改变。基本上，我们能用独立存储器——作为
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