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深度神经网络的强大特征提取能力,与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理,只要神经元及其连接的数量足够大,就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”,是通过训练(学习)来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新,深度神经网络的能力还可继续提升。
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研究团队假定,旧石器时代人类幼儿遭受的断奶期压力,可能是由能量需求升高导致的营养不良风险造成的。他们提出,旧石器时代晚期的人类可能在断奶之后通过一些策略降低了幼儿发育压力,例如鼓励幼儿依靠父母、更高效地利用资源以及向幼儿提供食物。他们认为,尼安德特人可能没有使用这些策略,这或许是现代人类相比尼安德特人更具长期生存优势的原因。
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