Die Idee des weighted Memory könnte auf andere Machine-Learning-Anwendungen übertragen werden, um die Gewichtung von Trainingsdaten oder -instanzen anzupassen. Zum Beispiel könnte sie in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um die Relevanz von Trainingsbeispielen für die Modellanpassung zu berücksichtigen. Durch die Anpassung der Gewichtung von Trainingsdaten basierend auf ihrer Schwierigkeit oder Relevanz könnte die Leistung von Modellen in verschiedenen Anwendungen verbessert werden. Dieser Ansatz könnte auch in der Anomalieerkennung, der Bilderkennung oder der Zeitreihenanalyse angewendet werden, um die Modellgenauigkeit zu verbessern und Rauschen zu reduzieren.