Vi utökar förmågan hos neurala nätverk genom att koppla dem till externa minnesresurser, som de kan interagera med genom uppmärksamhetsprocesser. Det kombinerade systemet är jämförbart med en Turing Machine eller Von Neumann arkitektur men är differentiable end-toend, vilket gör det möjligt att effektivt tränas med lutning nedstigning. Preliminära resultat visar att Neural Turing Machines kan härleda enkla algoritmer som kopiering, sortering och associativ återkallelse från in- och utgång exempel.
Neural Turing Machine (NTM) REF parar ihop ett neuralt nätverk till externt minne och interagerar med det genom uppmärksamhetsprocesser för att härleda enkla algoritmer som kopiering, sortering och associativ återkallelse från in- och utgång exempel.
Neural Turing Machines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}