标签：神经网络

这两年大家都在感叹生活不易，然而我想说的是，机会还是有的，但问题不在于有没有，而在于你是否能够认准机会，然后抓住它。 接触过很多咨询项目的人，发现...

隐藏层（Hidden Layer）是人工神经网络中的中间层，位于输入层和输出层之间。作用是对输入数据进行特征提取和变换，为最终的输出层提供高层次特征。隐藏层之...

原标题：《科学》、《自然》各自发布年度十大，它们为什么同时选中了这位中国科学家？ 文章来源：人工智能学家 内容字数：23760字2024年度科学人物与突破概述...

联结主义（Connectionism），也称为连接主义，是认知科学和人工智能领域的一种理论框架，它主张通过模拟大脑中神经元的相互连接来解释认知过程。这一理论认为...

不仅可以通过生物信号，直接物理刺激也行

脑机接口，大有可为。

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原标题：揭示Transformer「周期建模」缺陷！北大提出新型神经网络FAN，填补周期性特征建模能力缺陷 文章来源：新智元 内容字数：6365字北京大学研究团队开发F...

神经网络是完成机器学习任务的基本模型，其中一类重要的神经网络是玻尔兹曼学习机。它和它的变体是在上世纪八十年代被提出来的，但是经过三十多年的研究，这...

机器之心报道 机器之心编辑部耽误业界好多年？「这是有史以来最大、最令人困惑的研究生涯错误，」Andrej Karpathy 感叹道。 上个周末，OpenAI 创始成员、研究...

难点在于，如何实现“既要又要还要”。作者｜苏霍伊 编辑｜王博 2017年，Google团队发表了一篇文章《Attention Is All You Need》。 这篇开创性的论文介绍了基...

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，本文介绍了什么是深度学习、深度学习的工作原理、深度学习与机器学习的区别、深度学习的开发框架以及深度学...

激活函数（Activation Functions）是深度学习中人工神经网络神经元的非线性变换工具，引入非线性因素，使神经网络能够学习和执行复杂的任务。没有激活函数，...

神经符号集成（Neuro-Symbolic Integration）是一种人工智能技术，结合了神经网络的学习能力和符号人工智能的逻辑推理能力。基于神经网络处理数据密集型任务...

自注意力（Self-Attention）是一种高级的注意力机制，支持模型在处理序列数据时，对序列内部的不同部分进行关联和加权，从而捕捉序列内部的长距离依赖关系。...

前言：人工智能（AI）在过去几十年里经历了迅速的发展和进步，这一过程中有许多里程碑式论文为推动该领域的变革奠定了坚实的基础并起到关键性作用。这些论文...