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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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“接到研制任务时，我们感到很有压力。”孙骥坦言。这位中国航天科技集团五院航天东方红卫星有限公司鹊桥二号中继星试验队队员告诉记者，“每个航天型号研制周期有其规律，要在短时间内攻克一系列关键核心技术，对研发工作是巨大挑战。”
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