本文研究了关联记忆模型与深度学习神经网络的关系，提出了多种提高记忆容量和检索效率的模型和技术。研究表明，不同的相似度测量方法能增强模型性能，并探讨了顺序学习在神经网络中的挑战及解决方案。新模型CDAM通过整合自关联和异关联，展示了在处理现实数据和执行任务中的有效性。

本文研究了序列监督学习中的灾难性遗忘和容量饱和问题，提出了基于课程的评估标准和两种网络模型（Gradient Episodic Memory和Net2Net）。研究表明，动态生长的神经网络在增量学习中优于静态网络，通过上下文依赖的门控信号和任务特定调制参数，有效减轻遗忘现象，提升顺序学习能力。