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|description=人工神经网络,机器学习,深度学习
 
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该词条由 Cynthia 翻译编辑,由 Leo 审校,【张江】总审校,翻译自Wikipedia词条[https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network Artificial neural networks]
      
[[File:Colored_neural_network.svg.png|thumb|300px|人工神经网络是一组互相连接的节点,与[https://en.wikipedia.org/wiki/Brain 大脑]中的大量[https://en.wikipedia.org/wiki/Neuron 神经元]类似。这里,每个圆形节点代表一个[https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron 人工神经元] ,一个箭头表示从一个人工神经元的输出连接到另一个的输入。]]
 
[[File:Colored_neural_network.svg.png|thumb|300px|人工神经网络是一组互相连接的节点,与[https://en.wikipedia.org/wiki/Brain 大脑]中的大量[https://en.wikipedia.org/wiki/Neuron 神经元]类似。这里,每个圆形节点代表一个[https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron 人工神经元] ,一个箭头表示从一个人工神经元的输出连接到另一个的输入。]]
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* [https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_product_network 张量积网络]
 
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_product_network 张量积网络]
 
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Time_delay_neural_network 时延神经网络] (TDNN)
 
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Time_delay_neural_network 时延神经网络] (TDNN)
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==引用==
 
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==参考书目==
 
==参考书目==
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==编者推荐==
 
==编者推荐==
突触修饰的自反向传播提高了脉冲和人工神经网络的效率 | 复杂性科学顶刊精选6篇https://swarma.org/?p=29861
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===集智文章===
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* [https://swarma.org/?p=29861 突触修饰的自反向传播提高了脉冲和人工神经网络的效率 ]
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* [https://swarma.org/?p=28142 基于人脑连接组的人工神经网络,会是更好的AI吗 ]
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* [https://swarma.org/?p=3792 重磅Science论文:用人工神经网络解决量子多体问题]
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基于人脑连接组的人工神经网络,会是更好的AI吗?https://swarma.org/?p=28142
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重磅Science论文:用人工神经网络解决量子多体问题https://swarma.org/?p=3792
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===集智课程===
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====[https://campus.swarma.org/course/1153 人工智能 2020]====
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该课程为北京师范大学系统科学学院张江教授开设的研究生课程《人工智能》课程回放。课程偏重理论,辅以编程实践,将粗粒度的梳理人工智能重要的理念、算法、模型。前面会包含一些人工智能之前的理论计算机模型,图灵机等,后面系统从两方面讲解,一是符号派的人工智能,包括搜索、推理、表示等;二是连接派的人工智能,机器学习,强调理论机器学习基础。
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====[https://campus.swarma.org/course/186 迎接AI时代]====
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从人工智能的历史到AI时代的未来,再到AI在各个行业的落地应用。该系列课程带你全面走进AI时代。人脸识别教父李子青、联想研究院副总裁徐飞玉、前华院数据首席科学家尹相志、集智俱乐部创始人张江等大咖将亲自上阵为你解读AI的最新进展。
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[[Category:人工智能]]
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====[https://campus.swarma.org/course/1775 面向复杂系统的人工智能读书会]====
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该读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式,将为大家提供更加沉浸,深度,自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展,了解深度学习,因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。
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