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== Définition ==
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La machine de Turing neuronale (MTN) est une architectures de réseaux de neurones comportant une mémoire externe et un mécanisme d'attention. En principe, le réseau de neurones au coeur d'une machine de Turing neuronale (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.


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 (MTN)
   
   
Source:
https://fr.wikipedia.org/wiki/DeepMind#Machine_de_Turing_neuronale


== Français ==
machine de Turing neuronale
== Anglais ==
== Anglais ==



Version du 29 avril 2019 à 15:55

Domaine


Intelligence artificielle
Machine de Turing
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels
Apprentissage profond
Coulombe

Définition

La machine de Turing neuronale (MTN) est une architectures de réseaux de neurones comportant une mémoire externe et un mécanisme d'attention. En principe, le réseau de neurones au coeur d'une machine de Turing neuronale (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.

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 (MTN)

Source:

https://fr.wikipedia.org/wiki/DeepMind#Machine_de_Turing_neuronale

Anglais

Neural Turing Machine (NTM)

NMTs are Neural Network architectures that can infer simple algorithms from examples. For example, a NTM may learn a sorting algorithm through example inputs and outputs. NTMs typically learn some form of memory and attention mechanism to deal with state during program execution. • Neural Turing Machines