Нейронная машина Тьюринга (Neural Turing Machine, NTM) – это комбинация идей из области Нейронных сетей (Neural Network) и машины Тьюринга. NTM представляет собой модель Искусственного интеллекта (AI), которая расширяет возможности классической нейронной сети, добавляя к ней элементы памяти и адресации.
Основная идея NTM состоит в том, что она использует внешнюю память, к которой она может обращаться для чтения и записи данных. Эта память управляется нейронной сетью, которая может обучаться и принимать решения на основе полученных данных. В отличие от обычных нейронных сетей, которые имеют фиксированное количество входов и выходов, NTM может динамически изменять свою память и использовать ее для решения сложных задач.
Основная структура NTM состоит из контроллера, который управляет доступом к памяти, и чтения/записи в память. Контроллер представляет собой нейронную сеть, которая может обучаться с использованием методов градиентного спуска и обратного распространения ошибки. Он принимает на вход информацию о текущем состоянии системы и осуществляет операции чтения и записи в память.
NTM позволяет решать задачи, требующие хранения и манипулирования большими объемами информации. Он нашел применение в областях машинного перевода, обработки естественного языка, распознавания образов и других задач, где необходимо использовать контекст и память для достижения лучших результатов.