神經圖靈機
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神經圖靈機(英語:Neural Turing machine,NTM)是圖靈機的循環神經網絡模型。該方法由Alex Graves等人於2014年發表[1]。 NTM 將神經網絡的模糊模式匹配功能與可程式計算機的算法能力相結合。
NTM 有一個與外部記憶資源耦合的神經網絡控制器,並通過注意力機制與之交互。內存交互是端到端可微的,使得可以使用梯度下降法來優化它們。[2]具有長短期記憶(LSTM) 網絡控制器的 NTM可以僅從示例中推斷出簡單的算法,例如複製、排序和聯想回憶。[1]
原始 NTM 論文的作者沒有發布他們的原始碼。 [1] 第一個穩定的開源實現於 2018年在第27屆國際人工神經網絡會議上發布,並獲得了最佳論文獎。[3][4][5]
可微神經計算機(英語:Differentiable neural computers)是神經圖靈機的產物,具有控制記憶活動位置並提高性能的注意力機制。[6]