从样例学习简单算法
人工智能
2015-11-25 v2 机器学习
摘要
我们提出一种直接从样例学习简单算法（如复制、多位数加法和个位数乘法）的方法。我们的框架由一组接口组成，由控制器访问。典型接口是保存输入输出数据的1-D磁带或2-D网格。对于控制器，我们探索了一系列基于神经网络的模型，这些模型在从训练实例抽象底层算法并泛化到具有数千位数字测试样例的能力上有所不同。控制器使用带有若干增强的-学习训练，并且我们展示瓶颈在于控制器的能力而非-学习引起的搜索。
引用
@article{arxiv.1511.07275,
title = {Learning Simple Algorithms from Examples},
author = {Wojciech Zaremba and Tomas Mikolov and Armand Joulin and Rob Fergus},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.07275},
year = {2015}
}