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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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当比亚迪再次重构市场规则时,燃油车的真正危机不是电动化替代,而是智能化浪潮下的自我革命。技术从来不会主动宣判某个物种的死刑,惟有自我设限者会被时代埋葬。正如汽车工业史上柴油机逆袭、转子发动机昙花一现所昭示的:生存游戏的终极答案,永远属于那些敢于把“不可能”变成“可能”的破局者。本报记者张忠岳《中国汽车报》(2025-02-24 001版)
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