神经图灵机（Neural Turing Machines）是一种结合了神经网络和图灵机概念的深度学习算法。它通过引入外部存储器和注意力机制，使得神经网络能够模拟图灵机的计算能力。神经图灵机在处理序列数据、推理和记忆任务方面展示了出色的性能，成为了深度学习领域的研究热点之一。
最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
闲着无聊，在网上找了一些好玩的代码，比如用Python实现微信自动回消息 之前弄了一个定时自动给好友发天气或者发心灵鸡汤的脚本，下载链接：https://download.csdn.net/download/silent_f/11162951
前言 可能硬盘真的修不好了 但依然要前行 最近世界发生了不少事，一块永远修不好的硬盘的故事，也了解了和公信力有关的“塔西佗陷阱”。题外话不多说了，开始本次的技术分享。前几天，我做一个个人微信号大白，里面接入了图灵机器人的api，可以实现聊天功能。(由于做实验使用的是让大家加的微信小号，导致大家让我拉入微信交流群，造成了混乱，因此大家想加微信群了，现在可以加公号中菜单栏里的微信小号。) 第一节 微信个人号常用的SDK与itchat 开发微信个人号，本质上是模拟微信网页版的api，所以个人号能做的事情，微信网
除了用心之外，每天不重复的甜言蜜语必然是少不了的。虽然语文老师上学的时候也教了一些东西，但是日子长了必然“江郎才尽”。
前言 想不想在无聊 寂寞的时候，能有个人陪你聊聊天，是不是很酷，很爽，很想拥有？用python语言，itchar库，图灵机器人就可以直接实现。
在家闲着，做个小项目，基于Python，实现一个语聊小机器人，分享给大家。项目整体比较简单，官方文档介绍的非常详细，可快速上手。
今天要教大家一个黑科技，20行代码实现自己定制的微信群聊助手，可以用来活跃群气氛，好多群主创建完群后，拉完一群人，之后就一片寂静，有个群聊助手，就可以帮忙活跃群里气氛，通过今天在自己的微信上有一大批好友的公测，效果还可以。（ps：其实最大胆感受还是，这货比我还会撩妹，撩起妹来一套一套的，晒一波自动撩妹图）
① 特殊任务图灵机 : 一般情况下 计算模型 是执行一个 特定任务 , 给定一个任务 , 给定一个输入 , 图灵机进行计算 , 然后输出结果 ;
实例 让机器人与所有好友聊天 from wxpy import * # 实例化，并登录微信 bot = Bot(cache_path=True) # 调用图灵机器人API tuling = Tuling(api_key='##############') @bot.register()def auto_reply(msg): tuling.do_reply(msg) embed() 让机器人与指定好友聊天 from wxpy import * # 实例化，并登录微信 bot = Bot(cache_path=True)
如果一个计算机语言具有图灵完备性（Turing Completeness），那么这个语言就是图灵完备语言（Turing-Complete Language）。
确定性图灵机中 , 单个状态下 , 读取确定的字符时 , 只允许有一条对应的指令 , 不能出现多个后继状态 ;
在计算机科学的领域中，图灵机（Turing Machine）是一个不可或缺的概念。由艾伦·图灵（Alan Turing）于1936年提出，图灵机不仅在理论上定义了计算的本质，也奠定了现代计算理论的基础。本文将深入探讨图灵机的模型及其重要性，解释为何图灵机被视为计算理论的基石。
给定一个非确定性图灵机 , 该图灵机是 判定机 , 在所有的输入上都会停机 , 肯定能得到一个 接受状态 或 拒绝状态 结果 ;
图灵机是由艾伦·麦席森·图灵在1936年描述的一种抽象机器，它是人们使用纸笔进行数学运算的过程的抽象，它肯定了计算机实现的可能性，并给出了计算机应有的主要架构，引入了读写与算法与程序语言的概念为现代计算机的发明打下了基础。
格局 Configuration , 格局是给图灵机照一个 快照 , 下图就是图灵机在计算过程中 , 某一个时刻的快照 ;
使用 语言 可以表示 计算问题 , 计算问题的个数与 实数 一样多 , 是 不可数的 ;
三个读写头指向的字符需要 同时被擦掉 , 并写入新字符 , 其操作看起来相当于三个图灵机同时进行工作 , 有一种错觉就是三个带子的图灵机的计算能力要超过一个带子的图灵机 ;
个带子 ( 输入字符串 ) 上是 图灵机的输入字符串 , 该带子上的内容永不改变 , 不能放其它内容 ;
高级语言不用将图灵机画出来 , 只需要 描述读写头如何操作 即可 , 将指令集部分直观描述出来 , 不写出具体的指令 ;
设置了 接受状态 概念 , 可以将字符串分为 接受字符串 , 非接受字符串 , 两部分 ;
所有的数学模型 都为算法提供了严格的数学模型 , 这些数学模型之间是相互等价的 , 这是一个论题 , 不需要证明 ;
示例 : 参考上一篇博客 【计算理论】计算复杂性 ( 两个带子的图灵机的时间复杂度 ) , 识别语言
今天，我们正式开启一个新专栏 —— 计算机组成原理。计算机组成原理是计算机科学中最基础的理论知识，你越早掌握这些知识，你就能越早享受知识带来的 "复利效应"。
环境要求： Windows / Linux / Mac OS Python 3.4-3.6，以及 2.7 版本 wxpy安装 12 ## 使用国内源安装速度快pip install -U wxpy -i "https://pypi.doubanio.com/simple/" 实例 让机器人与所有好友聊天 123456789 from wxpy import *# 实例化，并登录微信bot = Bot(cache_path=True)# 调用图灵机器人APItuling = Tuling(api_key='
0 前言 一个人在家无聊，所以我打算弄一个机器人和自己聊天，后来弄着弄着就出现一点小偏差，聊天机器人是有了，就是没办法用来和自己聊天，只能给别人聊天 不过，好在也算是实现了，那就把具体过程分享出来吧
在上一篇博客 【计算理论】计算复杂性 ( 非确定性图灵机的时间复杂度 | 非确定性图灵机 与 确定性图灵机 的时间复杂度 之间的关系 ) 中 , 提出如下命题 :
图灵机算法设计如下 : 算法的描述是双引号 “” 中的内容 , 这是操作意义上的图灵机 , 只描述图灵机读头操作 , 没有必要将图灵机指令整体设计出来 ;
图灵机是图灵机理论中提出的理想模型，其可以实现任意复杂的计算。 什么是图灵机 英国数学家艾伦·图灵在1936年提出了「图灵机」的理论。「图灵机」设想有一条无限长的纸条，纸条上有一个个方格，每个方格可以
团 是一个无向图 点集 的 子集 , 使得 该点集子集 中 任何两个节点之间都有边相连 ;
这是一位Python爱好者的投稿，业务时间自己编码了一个黑科技，让场主分享给大家~
讨论智能的本质，图灵机是无法回避的问题。图灵在很早的时候就旗帜鲜明的表示了图灵机的模型就是智能的本质，而人脑无非只是这种模型或者类似这种模型的一个具体实现而已。同时代的冯诺依曼却不这样认为。冯诺依曼这个人很重要，在这篇文章后面还会提到。 其实我想很多人或多或少都听说过图灵机是什么。学过计算理论的人更是很清楚。本质上来说，这是一个图灵脑子里拍出来的某种非常笨拙的机器。我们可以用脑子和纸笔一步一步去模拟这个机器。我无意在这里去严格的定义图灵机。这个机器大致上来说是一条无限长的带子，被分成了无限个格子。有有限个字
No.5期 算法的分析之图灵机 小可：那计算机科学有没有对易解和难解问题进行一个相对严格的界定呢？ Mr. 王：有的，这里既然提到了多项式算法和易解难解问题，那么我们就简单来谈一谈NP完全性的问题，这有助于对后面一些问题的理解。真正的NP 完全性讨论和复杂度归约是比较复杂的主题，一般要到硕士生阶段才会接触，这里我们只简单谈谈。提到NP完全性，我们先要了解前面提到过的“图灵机”。 小可：我也很好奇，这个“图灵机”究竟是什么呢？ Mr. 王：想要理解图灵机，需要具有一定的自动机理论基础，最好先了解一下有穷自动
一般情况下我们计算时涉及的图灵机都是 向右无限延长的带子 , 带子有一个左端点 ;
不可判定 ( Undecidability ) 是正常的 , 绝大多数的 计算问题 都是不可判定的 ;
计算是我们大多数人凭直觉就能理解的一个熟悉概念。我们以函数 f (x) = x + 3 为例，当 x 为 3 时，f (3) = 3 + 3。答案是 6，非常简单。很明显，这个函数是可计算的。但是有些函数并非那么简单，而且要确定它们是否可以计算也非易事，这意味着它们可能永远都无法得出一个最终答案。
创建成功后，会自动跳转到机器人设置界面，在这里你可以对机器人进行个性化定制。其实，图灵机器人提供简单的方法，快速接入微信公众号，这太没有挑战性了，对于喜欢搞事情的我们，肯定不能选择这种方法。
② 下推自动机 ( PDA ) 所 认识的语言是否是空集问题 , 是可判定的 ,
说到图灵机，我们首先要说说图灵这个人。笔者觉得我们这种搞计算机的人都应该知道并记得这个人。 图灵，1912年6月23日生于英国帕丁顿。是数学家、密码破译专家，当然还有很多“家”，我们就先不说了。后来他又到美国普林斯顿大学取得博士学位，二战爆发后返回英国，帮助军方破解德国的著名密系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。啊，看到这里你是不是瞬间觉得他很伟大了。不过笔者认为他真正伟大的地方不在这里，而是他提出了两个最重要的东西——图灵机和图灵测试。也是因为这两个东西，他后来被人们尊称为计算机之父、人工智能之父
利用 图灵 的结论 , 证明 有哪些 计算问题 是找不到 算法 进行判定的 ; 如 停机问题 , 就找不到算法进行判定 ;
上文中(操作系统系列(2)：操作系统发展历史)，我们谈了操作系统的发展历程，它伴随着硬件的发展而发展。本文，我们将一起探讨一下计算机模型的发展过程。在上文中我们说了在手工操作时期开始，内存的存在方式是纸带，将所需存放的内容以0、1的方式存放于纸带上，然后配合打孔机进行内存中内容的读写，计算结果，将返回结果写入到纸带上。
下图是图灵机的简单示意图 : 图灵机由 无穷长的带子 , 读头 , 状态 组成 ;
计算机程序设计哲学 计算机抽象模型 图灵机（Turing machine） 一台图灵机是一个七元组，M = {Q，Σ，Γ，δ，q0，qaccept，qreject}，其中 Q，Σ，Γ 都是有限集合，且满足： 1、Q 是状态集合； 2、Σ 是输入字母表，其中不包含特殊的空白符； 3、Γ 是带字母表，其中 □∈Γ且Σ∈Γ ； 4、 δ：Q ×「 → Q × Γ × {L，R} 是转移函数，其中L，R 表示读写头是向左移还是向右移； 5、q0∈Q是起始状态； 6、qaccept是接受状态。 7
图灵机器人是中文语境下智能度最高的机器人大脑，是领先的中文语义与认知计算平台，聊天对话、知识库与丰富的实用功能是该平台提供的三大基础功能。 图灵机器人开放平台知识库模块开放内测，这是继开放聊天对话接口
生成古诗词 序列到序列学习实现两个甚至是多个不定长模型之间的映射，有着广泛的应用，包括：机器翻译、智能对话与问答、广告创意语料生成、自动编码（如金融画像编码）、判断多个文本串之间的语义相关性等。 在序列到序列学习任务中，我们首先以机器翻译任务为例，提供了多种改进模型供大家学习和使用。包括：不带注意力机制的序列到序列映射模型，这一模型是所有序列到序列学习模型的基础；使用Scheduled Sampling改善RNN模型在生成任务中的错误累积问题；带外部记忆机制的神经机器翻译，通过增强神经网络的记忆能力，来完
从程序员的角度来说，大多数程序员对于scratch不感冒，因为这专门给孩子玩的。的确，积木的方式不适合专业程序员写代码，程序员也更喜欢敲键盘，但其实plc的梯形图却也算是此类(电路的原理图思维上有很大差别，属于真实电路拓扑，不能算此类)。然而别小看scratch，怎么说，它也是图灵完备的。而且，过程支持递归，虽然带不了返回值。 虽然计算速度会很慢，但是还是可以设计出一个图灵机。 思路其实也不是那么麻烦，scatch变量是弱类型的，支持list。虽然理论上，即便scratch没有这个list也是图
1936年，英国数学家阿兰・麦席森・图灵(1912―-1954年)提出了一种抽象的计算模型——图灵机( Turing machine)。图灵机，又称图灵计算机，即将人们使用纸笔进行数学运算的过程进行抽象，由一个虚拟的机器替代人类进行数学运算。
选自Talla Blog 作者：Daniel Shank 机器之心编译 参与：马亚雄、吴攀 本文作者为 Talla 公司的高级数据科学家 Daniel Shank。他最近在旧金山举办的机器学习会议上发
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
