Memory Augmented Neural Networks (MANN) is a hot research area within deep learning. One of the most promising MANN is the Differentiable Neural Network (DNC) which is able to learn, in a fully differentiable way, how to represent and store data into an external memory. Due to its memory, it performs exceptionally well on tasks where long-term memory is required. However, not a lot of research has been done on DNCs applied to time series and is also considered to be difficult to train. This work focuses on how to improve the training of a DNC on time series by taking advantage of the external memory and manipulating it in training. Three methods are presented. The first method reuses the memory between epochs which can help when there is a risk of overfitting. The second method is based on the first but has a bi-directional training scheme which drastically improves the stability of the convergence and can potentially produce better performing DNC. The last method presented is a transfer learning method where the memory is being transferred. This method is a versatile transfer learning method that can be applied when the source and target input feature spaces are different. It is also not dependent on the architecture of the DNC other than the size of the memory. These methods were applied and tested to time series in the telecom domain. Specifically, they were tested on four time series, two for predicting read and write latency, and two for predicting round trip time for signals. The results of the methods were fairly consistent on all the time series. / Minnesförstärkta neurala nätverk (MANNs) är en trendig forskningsområde inom djupinlärning. En av de mest lovande MANN är Differentierbara Neurala Datorer (DNCs) som kan lära sig representera och lagra data in till ett externt minne. På grund av sitt externa minne, så är den exceptionellt bra på att lösa problem som kräver långtids minne. Det finns däremot inte mycket forskning på DNCs applicerat på tidserier och att den är svår att träna. Arbetet i denna uppsatts har fokuserat på hur man kan förbättra träning av DNC på tidserier genom att utnyttja det externa minnet och manipulera det under träningen. Arbetet presenterar tre styckna metoder. Första metoden återanvänder minnet mellan epoker och kan hjälpa när det finns risk att överanpassar sig till träningsdatan. Den andra metoden är baserad på den första men har ett dubbelriktat tränings system som kan tydligt förbättra stabiliteten av konvergensen och kan ibland producera bättre presterande DNC. Den sista metoden är en metod som överför lärande genom att överföra minnet av en tränad DNC. Denna metod är mångsidig då den inte är beror på källans och målets ingångs datautrymme. Den beror inte heller på arkitekturen av DNC annat än storleken på minnet. Dessa metoder var applicerade och testade på tidsseries inom telekom domänen. Dom var testade på fyra tidsserier, två styckena för att förutspå läs- och skriv latens, och två för att förutspå tid för tur och retur för signaler. Resultaten för metoderna vara relativt konsekventa med alla tidsseries.