"\u041D\u0435\u0439\u0440\u043E\u043D\u043D\u0430 \u043C\u0430\u0448\u0438\u043D\u0430 \u0422\u044E\u0440\u0456\u043D\u0433\u0430"@uk . . "M\u00E1quina de Turing neuronal"@es . . . . "50568884"^^ . . . . . . "Una m\u00E1quina de Turing neuronal (MTNs) es un modelo de red neuronal recurrente publicado por Alex Graves en 2014. Las MTNs combinan la capacidad para b\u00FAsqueda de patrones fuzzy, propia de las redes neuronales, con el poder algor\u00EDtmico de los ordenadores programables. Una MTN tiene un controlador de red neuronal suplementado con otros recursos en memoria externa, los cuales interact\u00FAan con la red. Las interacciones de memoria son diferenciables end-to-end, haciendo posible optimizarlas utilizando descenso de gradiente.\u200B Una MTN con un controlador de memoria a corto y largo plazo (por las siglas en ingl\u00E9s, LSTM) puede inferir algoritmos sencillos como copiar, ordenar, y recuerdos asociativos a trav\u00E9s de ejemplos de entradas y salidas.\u200B Los ordenadores neuronales diferenciables son un tipo concreto de m\u00E1quina neuronal de Turing, con mecanismos de atenci\u00F3n que controlan d\u00F3nde es activa la memoria, y mejoran el rendimiento.\u200B"@es . . . "\u041D\u0435\u0439\u0440\u043E\u0301\u043D\u043D\u0456 \u043C\u0430\u0448\u0438\u0301\u043D\u0438 \u0422\u044E\u0301\u0440\u0456\u043D\u0433\u0430 (\u041D\u041C\u0422, \u0430\u043D\u0433\u043B. Neural Turing machines, NTMs) \u043F\u043E\u0454\u0434\u043D\u0443\u044E\u0442\u044C \u043C\u043E\u0436\u043B\u0438\u0432\u043E\u0441\u0442\u0456 \u043D\u0435\u0447\u0456\u0442\u043A\u043E\u0433\u043E \u0437\u0456\u0441\u0442\u0430\u0432\u043B\u0435\u043D\u043D\u044F \u0437\u0456 \u0437\u0440\u0430\u0437\u043A\u0430\u043C\u0438 \u043D\u0435\u0439\u0440\u043E\u043D\u043D\u0438\u0445 \u043C\u0435\u0440\u0435\u0436 \u0437 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0456\u0447\u043D\u043E\u044E \u043F\u043E\u0442\u0443\u0436\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E . \u041D\u041C\u0422 \u043C\u0430\u0454 \u043D\u0435\u0439\u0440\u043E\u043C\u0435\u0440\u0435\u0436\u0435\u0432\u0438\u0439 \u043A\u043E\u043D\u0442\u0440\u043E\u043B\u0435\u0440, \u0437\u0432'\u044F\u0437\u0430\u043D\u0438\u0439 \u0437 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430\u043C\u0438 \u0437\u043E\u0432\u043D\u0456\u0448\u043D\u044C\u043E\u0457 \u043F\u0430\u043C'\u044F\u0442\u0456, \u0437 \u044F\u043A\u0438\u043C\u0438 \u0432\u0456\u043D \u0432\u0437\u0430\u0454\u043C\u043E\u0434\u0456\u0454 \u0437\u0430 \u0434\u043E\u043F\u043E\u043C\u043E\u0433\u043E\u044E . \u0412\u0437\u0430\u0454\u043C\u043E\u0434\u0456\u044F \u0437 \u043F\u0430\u043C'\u044F\u0442\u0442\u044E \u0454 \u0434\u0438\u0444\u0435\u0440\u0435\u043D\u0446\u0456\u0439\u043E\u0432\u043D\u043E\u044E \u0437 \u043A\u0440\u0430\u044E \u0432 \u043A\u0440\u0430\u0439, \u0449\u043E \u0443\u043C\u043E\u0436\u043B\u0438\u0432\u043B\u044E\u0454 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u044E \u0437\u0430 \u0434\u043E\u043F\u043E\u043C\u043E\u0433\u043E\u044E \u0433\u0440\u0430\u0434\u0456\u0454\u043D\u0442\u043D\u043E\u0433\u043E \u0441\u043F\u0443\u0441\u043A\u0443. \u041D\u041C\u0422 \u0437 \u043A\u043E\u043D\u0442\u0440\u043E\u043B\u0435\u0440\u043E\u043C \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0456 \u043C\u0435\u0440\u0435\u0436\u0456 \u0434\u043E\u0432\u0433\u043E\u0457 \u043A\u043E\u0440\u043E\u0442\u043A\u043E\u0447\u0430\u0441\u043D\u043E\u0457 \u043F\u0430\u043C'\u044F\u0442\u0456 (\u0414\u041A\u0427\u041F) \u043C\u043E\u0436\u0435 \u0432\u0438\u0432\u043E\u0434\u0438\u0442\u0438 \u043F\u0440\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0438, \u0442\u0430\u043A\u0456 \u044F\u043A \u043A\u043E\u043F\u0456\u044E\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F, \u0432\u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043A\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F \u0442\u0430 \u0430\u0441\u043E\u0446\u0456\u0430\u0442\u0438\u0432\u043D\u0435 \u043F\u0440\u0438\u0433\u0430\u0434\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0456 \u0437\u0440\u0430\u0437\u043A\u0456\u0432 \u0432\u0445\u043E\u0434\u0443 \u0442\u0430 \u0432\u0438\u0445\u043E\u0434\u0443. \u0412\u043E\u043D\u0438 \u043C\u043E\u0436\u0443\u0442\u044C \u0432\u0438\u0432\u043E\u0434\u0438\u0442\u0438 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0438 \u0437 \u0441\u0430\u043C\u0438\u0445 \u043B\u0438\u0448\u0435 \u043F\u0440\u0438\u043A\u043B\u0430\u0434\u0456\u0432 \u0432\u0445\u043E\u0434\u0456\u0432 \u0442\u0430 \u0432\u0438\u0445\u043E\u0434\u0456\u0432. \u0454 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043B\u044C\u0442\u0430\u0442\u043E\u043C \u0440\u043E\u0437\u0432\u0438\u0442\u043A\u0443 \u043D\u0435\u0439\u0440\u043E\u043D\u043D\u0438\u0445 \u043C\u0430\u0448\u0438\u043D \u0422\u044E\u0440\u0456\u043D\u0433\u0430, \u0437 \u043C\u0435\u0445\u0430\u043D\u0456\u0437\u043C\u0430\u043C\u0438 \u0437\u043E\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0436\u0435\u043D\u043D\u044F \u0443\u0432\u0430\u0433\u0438, \u044F\u043A\u0456 \u043A\u0435\u0440\u0443\u044E\u0442\u044C \u0430\u043A\u0442\u0438\u0432\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E \u043F\u0430\u043C'\u044F\u0442\u0456, \u0442\u0430 \u043F\u043E\u043A\u0440\u0430\u0449\u0435\u043D\u043E\u044E \u043F\u0440\u043E\u0434\u0443\u043A\u0442\u0438\u0432\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E."@uk . "\u041D\u0435\u0439\u0440\u043E\u0301\u043D\u043D\u0456 \u043C\u0430\u0448\u0438\u0301\u043D\u0438 \u0422\u044E\u0301\u0440\u0456\u043D\u0433\u0430 (\u041D\u041C\u0422, \u0430\u043D\u0433\u043B. Neural Turing machines, NTMs) \u043F\u043E\u0454\u0434\u043D\u0443\u044E\u0442\u044C \u043C\u043E\u0436\u043B\u0438\u0432\u043E\u0441\u0442\u0456 \u043D\u0435\u0447\u0456\u0442\u043A\u043E\u0433\u043E \u0437\u0456\u0441\u0442\u0430\u0432\u043B\u0435\u043D\u043D\u044F \u0437\u0456 \u0437\u0440\u0430\u0437\u043A\u0430\u043C\u0438 \u043D\u0435\u0439\u0440\u043E\u043D\u043D\u0438\u0445 \u043C\u0435\u0440\u0435\u0436 \u0437 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0456\u0447\u043D\u043E\u044E \u043F\u043E\u0442\u0443\u0436\u043D\u0456\u0441\u0442\u044E . \u041D\u041C\u0422 \u043C\u0430\u0454 \u043D\u0435\u0439\u0440\u043E\u043C\u0435\u0440\u0435\u0436\u0435\u0432\u0438\u0439 \u043A\u043E\u043D\u0442\u0440\u043E\u043B\u0435\u0440, \u0437\u0432'\u044F\u0437\u0430\u043D\u0438\u0439 \u0437 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430\u043C\u0438 \u0437\u043E\u0432\u043D\u0456\u0448\u043D\u044C\u043E\u0457 \u043F\u0430\u043C'\u044F\u0442\u0456, \u0437 \u044F\u043A\u0438\u043C\u0438 \u0432\u0456\u043D \u0432\u0437\u0430\u0454\u043C\u043E\u0434\u0456\u0454 \u0437\u0430 \u0434\u043E\u043F\u043E\u043C\u043E\u0433\u043E\u044E . \u0412\u0437\u0430\u0454\u043C\u043E\u0434\u0456\u044F \u0437 \u043F\u0430\u043C'\u044F\u0442\u0442\u044E \u0454 \u0434\u0438\u0444\u0435\u0440\u0435\u043D\u0446\u0456\u0439\u043E\u0432\u043D\u043E\u044E \u0437 \u043A\u0440\u0430\u044E \u0432 \u043A\u0440\u0430\u0439, \u0449\u043E \u0443\u043C\u043E\u0436\u043B\u0438\u0432\u043B\u044E\u0454 \u043E\u043F\u0442\u0438\u043C\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u044E \u0437\u0430 \u0434\u043E\u043F\u043E\u043C\u043E\u0433\u043E\u044E \u0433\u0440\u0430\u0434\u0456\u0454\u043D\u0442\u043D\u043E\u0433\u043E \u0441\u043F\u0443\u0441\u043A\u0443. \u041D\u041C\u0422 \u0437 \u043A\u043E\u043D\u0442\u0440\u043E\u043B\u0435\u0440\u043E\u043C \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0456 \u043C\u0435\u0440\u0435\u0436\u0456 \u0434\u043E\u0432\u0433\u043E\u0457 \u043A\u043E\u0440\u043E\u0442\u043A\u043E\u0447\u0430\u0441\u043D\u043E\u0457 \u043F\u0430\u043C'\u044F\u0442\u0456 (\u0414\u041A\u0427\u041F) \u043C\u043E\u0436\u0435 \u0432\u0438\u0432\u043E\u0434\u0438\u0442\u0438 \u043F\u0440\u043E\u0441\u0442\u0456 \u0430\u043B\u0433\u043E\u0440\u0438\u0442\u043C\u0438, \u0442\u0430\u043A\u0456 \u044F\u043A \u043A\u043E\u043F\u0456\u044E\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F, \u0432\u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043A\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F \u0442\u0430 \u0430\u0441\u043E\u0446\u0456\u0430\u0442\u0438\u0432\u043D\u0435 \u043F\u0440\u0438\u0433\u0430\u0434\u0443\u0432\u0430\u043D\u043D\u044F \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0456 \u0437\u0440\u0430\u0437\u043A\u0456\u0432 \u0432\u0445\u043E\u0434\u0443 \u0442\u0430 \u0432\u0438\u0445\u043E\u0434\u0443."@uk . . "A Neural Turing machine (NTM) is a recurrent neural network model of a Turing machine. The approach was published by Alex Graves et al. in 2014. NTMs combine the fuzzy pattern matching capabilities of neural networks with the algorithmic power of programmable computers. An NTM has a neural network controller coupled to external memory resources, which it interacts with through attentional mechanisms. The memory interactions are differentiable end-to-end, making it possible to optimize them using gradient descent. An NTM with a long short-term memory (LSTM) network controller can infer simple algorithms such as copying, sorting, and associative recall from examples alone. The authors of the original NTM paper did not publish their source code. The first stable open-source implementation was published in 2018 at the 27th International Conference on Artificial Neural Networks, receiving a best-paper award. Other open source implementations of NTMs exist but as of 2018 they are not sufficiently stable for production use. The developers either report that the gradients of their implementation sometimes become NaN during training for unknown reasons and cause training to fail; report slow convergence; or do not report the speed of learning of their implementation. Differentiable neural computers are an outgrowth of Neural Turing machines, with attention mechanisms that control where the memory is active, and improve performance."@en . . "1116063610"^^ . . . . . . "A Neural Turing machine (NTM) is a recurrent neural network model of a Turing machine. The approach was published by Alex Graves et al. in 2014. NTMs combine the fuzzy pattern matching capabilities of neural networks with the algorithmic power of programmable computers. Differentiable neural computers are an outgrowth of Neural Turing machines, with attention mechanisms that control where the memory is active, and improve performance."@en . . "Una m\u00E1quina de Turing neuronal (MTNs) es un modelo de red neuronal recurrente publicado por Alex Graves en 2014. Las MTNs combinan la capacidad para b\u00FAsqueda de patrones fuzzy, propia de las redes neuronales, con el poder algor\u00EDtmico de los ordenadores programables. Una MTN tiene un controlador de red neuronal suplementado con otros recursos en memoria externa, los cuales interact\u00FAan con la red. Las interacciones de memoria son diferenciables end-to-end, haciendo posible optimizarlas utilizando descenso de gradiente.\u200B Una MTN con un controlador de memoria a corto y largo plazo (por las siglas en ingl\u00E9s, LSTM) puede inferir algoritmos sencillos como copiar, ordenar, y recuerdos asociativos a trav\u00E9s de ejemplos de entradas y salidas.\u200B"@es . . "Neural Turing machine"@en . . . . . . . . . "4820"^^ .