神经网络图灵机(Neural Turing Machine, NTM)是一种结合神经网络和图灵机的模型，旨在提高传统图灵机的计算能力。它由Google DeepMind的Alex Graves等人在2014年提出。NTM可以看作是将一个可微分的神经网络连接到一个外部存储器的扩展版图灵机。
NTM最重要的特点是其拓展了传统图灵机的内存容量。传统的图灵机只有固定大小的程序计数器和寄存器，而NTM则可以访问一个动态分配的外部存储器数组。这个存储器可以被视为一个巨大的、可读写的向量集合，每个向量的维度可以是任意的。
NTM同时也是一个端到端可训练的模型，可以通过反向传播算法进行学习。具体来说，NTM将输入数据从神经网络中流过，并根据需要将数据写入或读取出存储器。存储器中的信息然后被送回神经网络进行下一步计算。
NTM的应用非常广泛。例如，它可以用于解决序列分类问题，比如MNIST手写数字识别。在这种情况下，NTM会逐步读取整个输入序列，并在存储器中记录每个数字的状态。最后，存储器中的信息被送回神经网络进行分类。
NTM还可以用于图像生成和语言建模。在这些情况下，NTM通常被用作序列到序列(S2S)模型。这种模型将输入序列转换为输出序列，例如将一组文本翻译成另一种语言或者将一张图片转化成文字描述。在这种情况下，NTM需要学习如何将输入序列存储在存储器中，并根据需要将它们读取出来。
总之，神经网络图灵机是一种强大的计算模型，可以扩展传统的图灵机并提高其计算能力。它在人工智能领域有着广泛的应用，包括序列分类、图像生成和自然语言处理等。
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