1樓：小灰
訓練思考能力。記憶能力不需要訓練，小孩子能說清楚話就說明有足夠的記憶能力（語言本身就是一種大量記憶後都運用）。
我們常見的說記性不好，一種是身體不健康導致的（如老年人記憶力衰退，精神病人記憶混亂），另外更常見的是，記憶投入不足（比如英文單詞量太少導致讀不懂課文）和找不到知識的內在聯絡（數學最常見的情況），就是所謂的沒有融會貫通，這些都不是記憶訓練能夠解決的，需要思維訓練輔以大量的針對性練習。
2樓：雨橋爸爸
為啥一定要分先後不能同時呢？這個不衝突啊，均衡發展也行啊
而且這兩者都是需要長期訓練的，不是突擊的，如果能突擊，那麼先突擊哪個也都ok啊
既然是長期，那就每天兩者都訓練一點吧
3樓：落落塵埃
個人認為思考能力和記憶能力應該是同步進行的。
比如我家孩子學習英語:
那麼老師要求的繪本閱讀朗讀訓練，其實就是訓練記憶能力，但是達到這個記憶能力的目標，我們中間的閱讀策略，交流互動，親子閱讀過程就是一種思考能力的提公升，可以理解為螺旋式上公升的綜合能力。
所以對於孩子來說，讀書的好處太多了。
如何在學習的過程中不斷思考？
從前我覺著學習就是把只是把知識從頭到尾地順一邊就可以了,至於記住了什麼忘記了了什麼都無所謂,稱之為 學習 但是這樣的學習方式往往不能夠引發我們的思考,因為在整個學習過程中我們並沒有建立起屬於我們自己的結構,只是把書中的資訊瀏覽了一遍,就像資訊只在快閃儲存器中過了一遍,並沒有進入我們的磁碟中,看似你盡...
如何在pytorch訓練模型的過程中，對於某一層的權重最大最小值進行限制？
sakuraiii import torch from torch import nnclass Model nn Module def init self super Model self init self lin1 nn Linear 5 10,bias False self lin2 nn ...
RNN神經網路訓練過程中weight幾乎不更新，只有bias更新？
大多萌萌噠 把梯度截斷的c的值增大吧，或者修改啟用函式。一般用ReLU函式的話不會出現這個問題啊。而且你權重初始化是怎麼初始化的？單位矩陣還是隨機值？ 其實不太懂RNN，路過問一下 啟用函式用的是啥，relu？這個網路用來做什麼的，輸入輸出是什麼樣子的，數值範圍？感覺像是normalization或...