« Machine de Turing neuronale » : différence entre les versions
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La machine de Turing neuronale (MTN) est une architecture de réseaux de neurones comportant une mémoire externe et un mécanisme d'attention. En principe, le réseau de neurones au coeur d'une MTN peut apprendre à approximer n'importe quel algorithme. Rappelons qu'une machine de Turing est capable de simuler n'importe quel algorithme du moment qu'elle dispose de suffisamment de mémoire. Comme toute machine de Turing, la machine de Turing neuronale comporte un contrôleur qui se trouve à être un réseau de neurones, une mémoire et une ou plusieurs têtes de lecture et d'écriture. | La machine de Turing neuronale (MTN) est une architecture de réseaux de neurones comportant une mémoire externe et un mécanisme d'attention. En principe, le réseau de neurones au coeur d'une MTN peut apprendre à approximer n'importe quel algorithme. Rappelons qu'une machine de Turing est capable de simuler n'importe quel algorithme du moment qu'elle dispose de suffisamment de mémoire. Comme toute machine de Turing, la machine de Turing neuronale comporte un contrôleur qui se trouve à être un réseau de neurones, une mémoire et une ou plusieurs têtes de lecture et d'écriture. | ||
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Une application type des MTN est la génération d'algorithmes simples à partir d'exemples. Par exemple, une machine de Turing neuronale peut apprendre un algorithme de tri à partir d'exemples d'entrées et de sorties. Pour le moment, les algorithmes pouvant être «approximés» ou «simulés» demeurent assez simples. | Une application type des MTN est la génération d'algorithmes simples à partir d'exemples. Par exemple, une machine de Turing neuronale peut apprendre un algorithme de tri à partir d'exemples d'entrées et de sorties. Pour le moment, les algorithmes pouvant être «approximés» ou «simulés» demeurent assez simples. | ||
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Source: | Source: https://fr.wikipedia.org/wiki/DeepMind#Machine_de_Turing_neuronale | ||
https://fr.wikipedia.org/wiki/DeepMind#Machine_de_Turing_neuronale | |||
Version du 18 mai 2019 à 22:47
Domaine
Intelligence artificielle
Machine de Turing
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels
Apprentissage profond
Coulombe
Définition
La machine de Turing neuronale (MTN) est une architecture de réseaux de neurones comportant une mémoire externe et un mécanisme d'attention. En principe, le réseau de neurones au coeur d'une MTN peut apprendre à approximer n'importe quel algorithme. Rappelons qu'une machine de Turing est capable de simuler n'importe quel algorithme du moment qu'elle dispose de suffisamment de mémoire. Comme toute machine de Turing, la machine de Turing neuronale comporte un contrôleur qui se trouve à être un réseau de neurones, une mémoire et une ou plusieurs têtes de lecture et d'écriture.
Une application type des MTN est la génération d'algorithmes simples à partir d'exemples. Par exemple, une machine de Turing neuronale peut apprendre un algorithme de tri à partir d'exemples d'entrées et de sorties. Pour le moment, les algorithmes pouvant être «approximés» ou «simulés» demeurent assez simples.
Français
machine de Turing neuronale n.f.
MTN n.f.
Anglais
Neural Turing Machine
NTM
Source: https://fr.wikipedia.org/wiki/DeepMind#Machine_de_Turing_neuronale
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
