Descripción: La Máquina de Turing Neuronal es una arquitectura de red neuronal que combina redes neuronales con recursos de memoria externa, permitiendo a los modelos aprender y razonar de manera más efectiva. Esta combinación se inspira en la Máquina de Turing, un concepto fundamental en la teoría de la computación, que establece un modelo abstracto de computación capaz de simular cualquier algoritmo. La Máquina de Turing Neuronal integra la capacidad de las redes neuronales para procesar datos y reconocer patrones con la flexibilidad de una memoria externa, lo que permite almacenar y recuperar información de manera dinámica. Esta arquitectura es especialmente relevante en el contexto del aprendizaje por refuerzo, donde los agentes pueden aprender a tomar decisiones basadas en experiencias pasadas y en la información almacenada. Además, la Máquina de Turing Neuronal facilita la IA explicable, ya que permite a los modelos no solo realizar tareas complejas, sino también ofrecer una comprensión más clara de su proceso de toma de decisiones. En resumen, esta arquitectura representa un avance significativo en la inteligencia artificial, combinando la potencia de las redes neuronales con la capacidad de memoria, lo que abre nuevas posibilidades para el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
