神经网络

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神经网络是一种模仿人类神经系统结构和功能而建立的数学模型。它由大量相互连接的简单处理单元（神经元）组成，通过学习来识别模式、进行分类、进行预测等任务。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，每个神经元都与下一层的神经元连接，并具有权重，通过这些权重和激活函数的组合，神经网络可以实现复杂的非线性映射。

神经网络在机器学习和人工智能领域发挥着至关重要的作用，特别是在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了很大的成功。深度学习就是建立在神经网络基础上的一种机器学习方法，通过多层次的非线性变换来对数据进行抽象表示，从而实现更加强大的学习能力。

随着计算能力的提高和大数据的广泛应用，神经网络...

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arXiv-论文档案库

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涵盖领域

  • 物理学：包括天体物理学（如星系天体物理学、宇宙学等多个细分领域）、凝聚态物理（如无序系统、材料科学等）、广义相对论与量子宇宙学、高能物理各方向（实验、格点、现象学、理论）、数学物理、非线性科学、核实验与核理论、物理学（涉及加速器物理、应用物理、生物物理等众多分支）、量子物理。
  • 数学：涵盖代数几何、代数拓扑、分析、范畴论、组合数学、交换代数等众多分支领域。
  • 计算机科学：包含人工智能、计算与语言、计算复杂性、计算机视觉与模式识别、密码学与安全、数据结构与算法、数据库、机器学习、多智能体系统、软件工...

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