神經圖靈機

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]