초록
외부 메모리를 활용한 신경망은 컴퓨터의 동작을 시뮬레이션합니다. 이 모델들은 메모리를 통해 신경 컨트롤러에 데이터를 저장하여 알고리즘과 다른 복잡한 작업을 학습할 수 있습니다. 본 논문에서는 현대 컴퓨터 아키텍처에서 프로그램 저장 메모리와 유사하게 컨트롤러의 가중치를 저장하기 위한 새로운 메모리를 소개합니다. 제안된 모델은 Neural Stored-program Memory(신경망 저장 프로그램 메모리)라고 명명되었으며, 현재의 메모리 강화 신경망을 확장하여 시간에 따라 프로그램을 전환하고 다양한 맥락에 적응할 수 있는 미분 가능한 기계를 생성하며, 이를 통해 Universal Turing Machine(유니버설 튜링 머신)과 유사한 특성을 가지게 됩니다. 다양한 실험 결과는 이러한 기계들이 고전적인 알고리즘 문제뿐만 아니라 구성적, 지속적, 소수 샘플 학습 및 질문-답변 작업에도 잠재력을 가지고 있음을 입증하였습니다.