Neural Turing Machines (NTM) [2] innehåller minneskomponent som simulerar "working memroy" i hjärnan för att lagra och hämta information för att underlätta enkel algoritm inlärning. Hittills föreslås endast linjärt organiserat minne, och under experimenten har vi observerat att modellen inte alltid konvergerar, och överpassar lätt när man hanterar vissa uppgifter. Vi tror att minneskomponenten är nyckeln till vissa felaktiga beteenden hos NTM, och bättre organisering av minneskomponenten kan hjälpa till att bekämpa dessa problem. I detta dokument föreslår vi flera olika minnesstrukturer för NTM, och vi visade i experiment att två av våra föreslagna strukturerade-minne NTMs kan leda till bättre konvergens, i termer av hastighet och förutsägelse noggrannhet på kopiering uppgift och associativ återkallelse uppgift som i [2].
REF föreslog strukturerade minnesarkitekturer för NTM:er, och hävdar att de kan lindra överbemanning och öka prediktiv noggrannhet.
Structured Memory for Neural Turing Machines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}