🧠LSTMはチューリング完全か

あたり総研

LSTM（Long Short-Term Memory）ネットワークはチューリング完全であると考えられています。チューリング完全性とは、理論上、ある計算モデルが任意のチューリングマシンが計算可能な関数を計算できる能力を持つことを意味します。

LSTMがチューリング完全であるという主張の根拠は、LSTMが十分なメモリ容量を持ち、適切に設計された場合、任意のアルゴリズムや計算可能な関数を模倣できる可能性があるということです。これは、LSTMが長期的な依存関係を記憶し、複雑なパターンを学習できる能力に基づいています。

ただし、実際には、LSTMのチューリング完全性は理論的な概念であり、実用的な意味で任意の計算を効率的に実行できるとは限りません。LSTMの性能は、使用されるデータ、ネットワークの設計、トレーニングの方法など多くの要因に依存します。また、LSTMが特定のタスクで高い性能を発揮することがあっても、それがすべての計算可能な関数を効率的に学習できることを意味するわけではありません。

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/6u8nvl/d_is_lstm_turing_complete_or_not/


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