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1.
I 将index转化为词向量
G 更新向量中的信息
O ouput向量
R 将向量转化为 词/句子
Memory Network 流程：
1. 我们有一些facts 向量John... Bob... 为m1,m2等（这些就是memory）； query 为向量U
2. 先将facts向量与query向量 dot product，生成一些值，再入softmax，得到每个fact的概率 p1,p2..pn
3. 将概率与 facts向量相乘 再加和，得到memory 向量，用来更新memory
4. 如果想再走一层，可以将算出来的memory向量u2，再与m1,m2,m3点乘，softmax，带权相乘相加，得到u3，然后将向量输出成 词 kitchen （或者句子）,也是用softmax选取u3 对所有已知向量中soft max 最大的对应的词
5. 而facts vector 或 query vector 都是 bag-of-word 或 word2vec
例如：
1. query : football -> u1 : john picked up the football -> u2: john was in playgroud
