2.3 图灵机和计算复杂性理论 上一节的NP完全理论虽然直观，但是不严密。我们没有给出Cook定理的证明， 因为在证明这个定理之前需要给“问题”下一个严格定义，否则是没有办法说明什么 是“NP问题”，更别提证明任何一个NP问题都可以多项式归约到它了。此外，对“算 法”也需要进行严格证明，否则没有办法定义归约。如果说上一节是从感性上认识问题 复杂性和NP完全理论，那么从这一节开始正式介绍相关理论。 2.3.1 问题和语言 在深入讨论之前，需要先对“问题”做一个严格定义。抽象问题(abstract prob- lem) 是一个I和S的二元关系，其中I是实例(instance) 集合，S是解(solution) 集 合。NP完全理论只考虑判定问题(decision problem) ，即S={0, 1}。对于优化问题，

基于图灵机模型的增强现实装配环境系统HCPN建模，马铁军，宋荆洲，本文通过分析增强现实装配环境的系统结构及性能，针对场景图在增强现实装配应用中的不足，采用层次着色Petri网(HCPN)建立增强现实装�

更新2019-05-26：Google已将我们的NTM实施集成到正式的TensorFlow版本中。 有关更多详细信息，请参阅此处： : 有关我们的实施和实验结果的说明，请参阅我们的论文预印本，该预印本将作为会议论文出现在ICANN 2018年： ： 我们的主要贡献不是用代码实现神经图灵机，而是使培训稳定可靠。 我们没有观察到其他实现已报告的缓慢学习或梯度变为NaN的情况。 您可以按以下方式引用该论文： @article{collierbeel2018ntms, title={Implementing Neural Turing Machines, author={Collier, Mark and Beel, Joeran}, journal={International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN.},

在Tensorflow中使用记忆增强神经网络进行一枪学习。 更新：添加了对Tensorflow v1 *的支持。 本文采用记忆增强神经网络的一站式学习的Tensorflow实现。 目前的执行进度： 实用功能： 图像处理器 指标（精度） 相似度（余弦相似度） LSTM控制器和存储单元 批处理发生器 Omniglot测试人员代码 通过自动编码器进行无监督功能学习 牛/新出生识别 基准数据集是。 所有数据集都应放置在文件夹中。 亚当·桑托罗，谢尔盖Bartunov，马修Botvinick，大安Wierstra，蒂莫西Lillicrap，一次性学习与记忆，增强神经网络，[ ]

形式语言与自动机：第十二讲 图灵机与递归可枚举语言

计算“x+1”的图灵机 目标：利用二进制来设计一个专门计算“x+1”的图灵机，要求计算完成时，读写头要回归原位 状态集合K：{start，add，carry，noncarry，overflow，return，halt}； 字母表∑：{0，1，*}； 初始状态s：start； 停机状态集合H：{halt}；

C ++程序模拟图灵机（TM）。 TM由输入文件定义：图元文件，状态文件，字母文件，过渡文件，输入字文件。

C ++模板图灵机 众所周知，C ++模板语言是图灵完备的，但是我意识到我从未真正看到有人使用它来实现图灵机。 我决定将其视为挑战，在这里您可以看到结果。 档案文件 所有真正重要的模板都在以下文件中： state.h包含一个琐碎的模板，用于包装unsigned int来形成机器状态。 还定义了HALT 。 colour.h是另一个包装char的琐碎模板：这些char代表各种磁带单元的颜色。 EMPTY在这里定义。 direction.h定义了三种类型： go_left ， go_right和stay_put 。 这些在rule s中用于告诉头部移动的方向。 llist.h是一个简单的链表实现。 链接列表用于保存磁带单元以及规则集。 该文件还定义了infinite类型，可用于假装您拥有一个无限长的相同值列表（对于磁带末端EMPTY单元的无限范围很方便）。 machine.h定

本人做的一个通用图灵机,详情请看软件运行的帮助

该文档设计一个图灵机，目的实现二进制数x+1。该文档中包含文档说明和实现程序代码。