출처: 딥마인드 블로그

딥마인드에서 외부 메모리를 사용하는 뉴럴 네트워크 모델에 관한 새로운 페이퍼를 네이처를 통해 발표하였습니다. 뉴럴 네트워크가 입력값 외에 외부 저장 장치를 사용하여 좀 더 복잡한 데이터 구조에 대해 학습할 수 있도록 했다고 하는데요. 페이퍼 외에 딥마인드 블로그에 관련된 포스트를 통해 좀 더 자세히 설명하고 있습니다. 소스코드는 공개하긴 하는데 시간이 6개월 정도 걸린다고 합니다@.@ 아마도 텐서플로우 코드로 변경해서 공개하려는 것 아닐까 추측됩니다. 이전의 연구와 비교해서 보려면 두개의 페이퍼 ‘Neural Turing Machines‘ 과 ‘Memory Networks‘ 를 참고하면 좋을 것 같습니다.

네이처에 게재된 페이퍼는 여기에서 다운받을 수 있습니다. 페이퍼에 딸린 수학공식 부록은 여기에서 다운받을 수 있습니다. 페이퍼의 결과를 보여주는 동영상도 두개 같이 실렸습니다.

(업데이트) 페이퍼의 내용을 텐서플로우로 구현한 깃허브 레파지토리 DNC-tensorflow 가 공개되었습니다. 페이퍼의 내용을 모두 구현한 것은 아니지만 페이퍼의 내용을 이해하는 데 큰 도움이 될 것 같습니다.