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许多研究表明，情节记忆是一种生成性，但是大多数计算模型都采用存储视图。在这一文献中，我们提出了一个情节记忆的生成方面的模型。是基于中心假设，即海马商店和回复发作的方面作为记忆痕迹，这是不完整的。在召回中，新皮层在我们称为半完整的过程中根据一般语义信息合理地填充了缺失的零件。该模型结合了从机器学习，矢量定量的变异自动编码器（VQ-VAE）和像素卷积神经网络（PixelCNN）中知道的两个神经网络体系结构。作为情节，我们使用代表上下文的不同背景的数字和时尚项目（MNIST）的图像。该模型能够以语义上合理的方式完成内存跟踪的丢失部分，直到可以从头开始生成合理的图像，并且可以很好地概括为未经训练的图像。压缩也
生成情节内存中语义完成的模型
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