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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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编连与缀合,是简牍类文献整理的特殊作业。简牍出土时,原有的编绳大多朽断无存,简牍个体还往往开裂破碎。编连与缀合就是在这些情形下,重建业已丢失的、书写在不同简牍个体及其残片上的文本之间的联系和顺序。编连是对不同简牍个体之间顺序的安排。缀合则是针对同一支简牍而言,在简牍断裂之后,重新把残片拼合起来,以恢复原先的完整形态。在这里,简牍物质形态上的拼复与编次,与文本形态上的连接与整合相互依存,融为一体。
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