本文提出了“情节记忆理论”,研究了循环神经网络作为离散时间模拟的“一般顺序情节记忆模型”。通过引入新的算法任务和电路形式,揭示了循环神经网络动力学的普遍性,并设计了一种算法来定义特权基础,提高了网络的学习参数和隐藏状态的可解释性。这项工作有助于理解循环神经网络的内部机制,并弥合人工神经网络和神经记忆模型之间的差距。
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