Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory
Artificial neural networks are remarkably adept at sensory processing, sequence learning and reinforcement learning, but are limited in their ability to represent variables and data structures and to store data over long timescales, owing to the lack of an external memory. Here we introduce a machin...
Автори: | Graves, A, Wayne, G, Reynolds, M, Harley, T, Danihelka, I, Grabska-Barwińska, A, Colmenarejo, S, Grefenstette, E, Ramalho, T, Agapiou, J, Badia, A, Hermann, K, Zwols, Y, Ostrovski, G, Cain, A, King, H, Summerfield, C, Blunsom, P, Kavukcuoglu, K, Hassabis, D |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Nature Publishing Group
2016
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
"Not not bad" is not "bad": A distributional account of negation
за авторством: Hermann, K, та інші
Опубліковано: (2013) -
New Directions in Vector Space Models of Meaning
за авторством: Grefenstette, E, та інші
Опубліковано: (2014) -
A Deep Architecture for Semantic Parsing
за авторством: Grefenstette, E, та інші
Опубліковано: (2014) -
Semantic parsing with semi-supervised sequential autoencoders
за авторством: Kočiský, T, та інші
Опубліковано: (2016) -
Neural mechanisms of hierarchical planning in a virtual subway network
за авторством: Balaguer, J, та інші
Опубліковано: (2016)