资源 | 基于TensorFlow和Sonnet，DeepMind开源可微神经计算机实现包

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项目地址：https://github.com/deepmind/dnc

机器之心报道的可微神经计算机：

• 业界 | DeepMind 深度解读 Nature 论文：可微神经计算机

• 资源 | DeepMind 提出的可微神经计算机架构的 TensorFlow 实现

该开源包提供可微神经计算机（论文发表在自然期刊）的实现。

任何使用源代码展现该研究成果的出版物必须引用「Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory」, Nature 538, 471–476 (October 2016) doi:10.1038/nature20101。

简介

当研究者设计 DNC 时，他们想要机器能够学习自己构建和引导复杂的数据结构。DNC 的核心是一个被称为控制器（controller）的神经网络，其类似于计算机中的处理器。控制器的作用是获取输入、读取和写入记忆、以及生成可以被解读为答案的输出。而其记忆（memory）则是一个位置（location）的集合，其中每个位置都存储了一个信息向量。

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