论文阅读：Memory Networks

1、论文所解决的问题

实现长期记忆（大量的记忆），而且实现如何从长期记忆中读取和写入，此外还加入了推理功能

为何长期记忆很重要：由于传统的RNN连复制任务都不行，LSTM估计也够玄乎。

在QA问题中，长期记忆是很重要的，充当知识库的做用，从其中获取长期记忆来回答问题

上面这个问题就是，当遇到有若干个句子而且句子之间有联系的时候,RNN和LSTM就不能很好地解决，觉得是长期依赖，须要从记忆中提取信息

2、论文的解决方案

（0）总体架构一览

实际上所谓的Memory Network是一个通用的框架而已，内部的输入映射、更新记忆映射、输出映射、响应映射都是能够更换的

（1）特定于天然语言的实现

the I module takes an input text.

The text is stored in the next available memory slot in its original form

The G module is thus only used to store this new memory, so old memories are not updated.

3、论文中的方案解决该问题，解决到了什么程度？

其实论文中主要就是提了一个大的框架，而框架中的每个模块都是能够变动的，这样能够适应不一样的应用，可是实质上并无较大的创新，本质上还算是一种RNN类型的网络。

4、实验

（1）实验结果