Neural Turing Machine - 神经图灵机 论文原文地址: http://arxiv.org/pdf/1410.5401.pdf 一般的神经网络不具有记忆功能,输出的结果只基于当前的输入:而LSTM网络的出现则让网络有了记忆:能够根据之前的输入给出当前的输出.但是,LSTM的记忆程度并不是那么理想,对于比较长的输入序列,LSTM的最终输出只与最后的几步输入有关,也就是long dependency问题,当然这个问题可以由注意力机制解决,然而却不能从根本上解决长期记忆的问题,原因是…

图灵机,又称图灵计算.图灵计算机,是由数学家阿兰·麦席森·图灵(1912-1954)提出的一种抽象计算模型,即将人们使用纸笔进行数学运算的过程进行抽象,由一个虚拟的机器替代人们进行数学运算. 所谓的图灵机就是指一个抽象的机器,它有一条无限长的纸带,纸带分成了一个一个的小方格,每个方格有不同的颜色(黑色:1,白色:0).有一个机器头在纸带上移来移去.机器头有一组内部状态,还有一些固定的程序.在每个时刻,机器头都要从当前纸带上读入一个方格信息,然后结合自己的内部状态查找程序表,根据程序输出信息到纸带…

原创翻译加学习笔记,方便国人学习算法知识! 原文链接http://www.geeksforgeeks.org/np-completeness-set-1/ 我们已经找到很多很高效的算法来解决很难得问题,例如最短路径(shortest path),一笔画问题(Euler graph),最小生成树(minimum spanning tree)等等.这些都是算法设计者的胜利.在这一篇文章中,我们来讨论一下一些失败的例子. 是不是所有的计算问题都可以用计算机解决? 有一切计算问题是没法用算法解决的,即使…

转自:http://www.cnblogs.com/chinazhangjie/archive/2010/12/06/1898070.html 一.图灵机 根据有限状态控制器的当前状态及每个读写头读到的带符号,图灵机的一个计算步可实现下面3个操作之一或全部. (1)改变有限状态控制器中的状态. (2)清除当前读写头下的方格中原有带符号并写上新的带符号. (3)独立地将任何一个或所有读写头,向左移动一个方格(L)或向右移动一个方格(R)或停在当前单元不动(S). k带图灵机可形式化地描述为一个7元…

Complexity Class Computational problem Decision Problems Model of computation Time-complexity classes Space-complexity classes P, NP, co-NP, NPC, NP-hard P NP co-NP NPC NP-hard Euler图 Reference 用计算机解决问题时,我们总希望算法足够快,因为任何时候资源都是相对不足的,特别是时间资源. P vs NP是信息…

https://en.wikipedia.org/wiki/Time_complexity#Polynomial_time An algorithm is said to be of polynomial time if its running time is upper bounded by a polynomial expression in the size of the input for the algorithm, i.e., T(n) = O(nk) for some consta…

图灵机(英语:Turing machine),又称确定型图灵机,是英国数学家艾伦·图灵于1936年提出的一种抽象计算模型,其更抽象的意义为一种数学逻辑机,可以看作等价于任何有限逻辑数学过程的终极强大逻辑机器. 目录 1图灵的基本思想 2图灵机的正式定义 3图灵机的基本术语 4图灵机的例子 5通用图灵机 6图灵机的变体 7图灵可计算性 8其它等价的计算模型 9参考文献 10外部链接 图灵的基本思想 图灵的基本思想是用机器来模拟人们用纸笔进行数学运算的过程,他把这样的过程看作下列两种简单的动作: 在…

什么是有限状态机(Finite State Machine)? 什么是确定性有限状态机(deterministic finite automaton, DFA )? 什么是非确定性有限状态机(nondeterministic finite automaton, NDFA, NFA)? [1] wiki-en: Finite state machine [2] wiki-zh-cn: Finite state machine [3] brilliant: finite-state-machines…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

The Brain as a Universal Learning Machine This article presents an emerging architectural hypothesis of the brain as a biological implementation of a Universal Learning Machine.  I present a rough but complete architectural view of how the brain work…