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 Machines REF använder externt minne för att lösa algoritmiska problem som sortering och kopiering.
Neural Turing Machines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}