Search results
两次一个sweep操作是往前往后各扫一次，因此不依赖于输入本身而是依赖于输入长度. 1. 很容易误解的一个地方是，oblivious TM的head movement虽说不依赖于输入，但状态是受输入以及状态转移函数影响的。. 因此才是TM，也才拥有超过PDA和FSA的计算能力。. 2. 这个模型 ...
图灵机（Turing Machine）是图灵在1936年发表的 "On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem"（《论可计算数及其在判定性问题上的应用》）中提出的数学模型。既然是数学模型，它就并非一个实体概念，而是架空的一个想法。在文章中图灵描述了它是什么，并且证明了，
概念本身并不难理解，取决于你学了想干啥。. 看热闹的话。. 网上有很多视频。. 打算认真了解的话，找靠谱学校的lecture notes或者那几本常见的计算理论教材吧。. btw，如果是物理背景的同学，推荐toby qubitt的lecture notes，那门advance quantum information theory；第一部分 ...
早在20世纪30年代，图灵同学在创造了Turing machine之后，还专门写了一篇文章证明了Turing machine和lambda calculus的等价性。 更进一步来说，由于“effective calculability”并没有一个严格的定义，这三者（中的任意一套系统）通常被认为可以定义这个“可计算性”，这被称为“Church-Turing Thesis”
一个直观的想象就是，通用图灵机（UTM）是一个抽象的电脑。. 是只用来描述电脑计算能力的一个抽象模型。. 从另一个角度来说，电脑上能进行的计算，图灵机都能进行。. 图灵机是目前可实现的计算系统中，计算能力最强的系统（包括量子计算机，也是图灵机 ...
Neural Turing Machines LSTM 将记忆藏在隐藏节点( hidden state )中，这样就会存在很多问题，一个是计算的开销，另外一个就是记忆会被经常改动，并且是那种牵一发动全身地改变。
通用转换机（Universal Turing Machine）是一种抽象的计算模型，由英国数学家Alan Turing在1936年提出，它是一种可以模拟任何计算机程序的机器，它可以模拟任何计算机程序，并且可以解决任何可计算问题。. 它由一个可移动的读写头，一个无限长的纸带和一个有限 ...
Sep 10, 2020 · A Turing Machine. 来源：Youtube. 发布于 2020-09-10 10:52 · 3798 次播放. 赞同 6 1 条评论. 分享. 收藏 喜欢 举报. 计算机科� ...
Neural turing machines. arXiv preprint arXiv:1410.5401. 1~2. 简介. 论文出发点其实很直接：LSTM因为引入memory而有很好的效果，但memory也可以是其他的用法。. “working memory”在认知科学已经是成熟的概念。. 传统程序也是类似，可以有针对性地使用很大的内存。. 如果RNN能够 ...
突然收到Turing 的邮件，开始以为骗局，后来查了查，貌似还真不是，有没有经历的兄弟，公开一下经验吧。。
