神经图灵机

神经图灵机（，NTM）是图灵机的循环神经网络模型。该方法由Alex Graves等人于2014年发表。 NTM 将神经网络的模糊模式匹配功能与可编程计算机的算法能力相结合。

NTM 有一个与外部记忆资源耦合的神经网络控制器，并通过注意力机制与之交互。内存交互是端到端可微的，使得可以使用梯度下降法来优化它们。具有长短期记忆(LSTM) 网络控制器的 NTM可以仅从示例中推断出简单的算法，例如复制、排序和联想回忆。

是神经图灵机的产物，具有控制记忆活动位置并提高性能的注意力机制。

参见
*图灵机
*人工神经网络
*循环神经网络
*前馈神经网络
*机器学习
*深度学习

參考資料