Neural Turing Machine (NTM) är mer uttrycksfull än alla tidigare anses modeller på grund av sitt externa minne. Det kan ses som ett bredare försök att använda abstrakta externa gränssnitt och lära sig en parametrisk modell som interagerar med dem. En modells kapacitet kan utökas genom att den förses med lämpliga gränssnitt som samverkar med världen. Dessa externa gränssnitt inkluderar minne, en databas, en sökmotor, eller en del av programvara såsom en teorem kontrollant. Några av dessa gränssnitt tillhandahålls av utvecklarna av modellen. Många viktiga befintliga gränssnitt, såsom databaser och sökmotorer, är dock diskreta. Vi undersöker möjligheten att lära sig modeller för att interagera med diskreta gränssnitt. Vi undersöker följande diskreta gränssnitt: ett minnesband, ett inmatningsband och ett utmatningsband. Vi använder en Förstärkning Lära algoritm för att träna ett neuralt nätverk som interagerar med sådana gränssnitt för att lösa enkla algoritmiska uppgifter. Våra gränssnitt är tillräckligt uttrycksfulla för att göra vår modell Turing komplett.
Förstärkning lärande neurala turing maskiner (RL-NTM) REF tillåter också neurala regulatorer att interagera med diskreta externa gränssnitt.
Reinforcement Learning Neural Turing Machines - Revised
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}