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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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“过去3个月里,尽管中性状态占主导地位,全球仍然出现广泛的极端天气,包括极端高温和毁灭性的降水。因此推进落实‘联合国全民早期预警倡议’仍是WMO的首要任务,而对厄尔尼诺和拉尼娜的季节性预测以及对全球气候模式的影响评估,为‘早预警、早行动’提供了重要信息。”席列斯特·绍罗表示。
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