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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月29日 05:22  浏览次数:884
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当然程序本身也是数据,而且当然它们也使用了复杂的、有因果的、结构化的、合乎语法的、序列化的性质,所以这个方法中编程是成熟的。2014年,神经图灵机证明程序的深度学习是可能的。2015年,Grefenstette等人展示了程序如何被转换的方式,或者说通过使用一种新型的基于记忆的卷积神经网络(RNN:recurrent neural network;其中的节点可以直接访问不同版本的数据结构,如堆栈和队列),一般性地从样本输出得到结果,这比神经图灵机高效得多。DeepMind的Reed和de Freitas最近也展示了他们的神经程序转译器(neural programmer-interpreter),它可以代替控制更高水平的和特定领域的功能的更低端程序。


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