神经图灵机(Pytorch)
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亚历克斯·格雷夫斯,格雷格·韦恩,伊沃·丹尼赫尔卡
神经图灵机(NTM)包含与外部存储资源耦合的循环网络,可以通过注意力过程与之交互。因此,NTM可以称为记忆增强神经网络。它们是端到端可区分的,因此被假定为能够学习简单的算法。由于在没有增加参数和计算的情况下存在外部存储器,因此它们在学习几种算法任务方面胜过LSTM。
该存储库是神经图灵机的稳定的Pytorch实现,并且包含用于训练,评估和可视化“复制”,“重复复制”,“关联召回”和“优先排序”任务的结果的