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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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这一研究成果已发表在国际学术期刊《细胞》上。有评论认为,“该研究为衰老的潜在机制提供了新的见解,并表明ERV的激活可能是衰老的驱动力,使用ERV作为预测生物年龄和确定治疗靶点的潜在生物标志物,可以提高我们对衰老的理解,并推动开发新的干预措施来促进健康衰老”。
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