Máquina de Turing neuronal

[1]​ Una MTN con un controlador de memoria a corto y largo plazo (por las siglas en inglés, LSTM) puede inferir algoritmos sencillos como copiar, ordenar, y recuerdos asociativos a través de ejemplos de entradas y salidas.

[3]​ Una NTM está formada por dos componentes: un controlador de red neuronal típico y una matriz de memoria con la que interactúa.

Estos vectores de salida son los que sirven para parametrizar las operaciones de lectura y escritura sobre la memoria, y se les llama "cabezas".

Estas operaciones no actúan solo sobre un elemento en la memoria; en su lugar interactúan con todos los elementos que hay alojados, centrando la mayor parte de su atención en un número reducido de elemento e interactuando levemente con el resto.

Estos pesos vienen determinados por una salida de datos de las cabezas y definen el grado en el que se lee o escribe en cada posición.