Neural Turing Machine (Máquina de Turing Neuronal)

Es un modelo computacional que combina redes neuronales con una memoria diferenciable de forma explícita, lo que le otorga la capacidad de leer y escribir en memoria como una computadora clásica.

Fue desarrollado para extender las capacidades de un modelo neuronal estándar hacia tareas más complejas que requieren el almacenamiento y acceso de grandes cantidades de información temporales.

Opera en el ámbito de aprendizaje supervisado y es entrenado mediante retropropagación para gestionar la interacción entre su red neuronal y la memoria externa.

Se diferencia de otros modelos porque es capaz de simular el comportamiento de una máquina de Turing, dando origen a un enfoque más flexible y general en la resolución de problemas algorítmicos.

Entre sus aplicaciones se encuentran la resolución de tareas como clasificación de datos, traducción secuencial y el aprendizaje de patrones complejos en grandes conjuntos de datos.