神经网络

对于BN，在训练时，是对每一批的训练数据进行归一化，也即用每一批数据的均值和方差。

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

机器学习算法可以检查单个模拟星系，并预测其存在的数字宇宙的整体构成……

神经网络足以强大到可以解决任何问题？无论何时，选择神经网络总是正确的选择吗？

本文将讨论傅里叶变换，以及如何将其用于深度学习领域。

贝勒医学院的研究人员开发了一个神经网络模型，使用神经网络（STANN）进行空间转录组学细胞类型分配，以克服这些挑战。

随着谷歌的开源TensorFlow Lite嵌入式机器学习架构和类似产品的推出，以及诸如Imagination公司的PowerVR神经网络加速器（NNA）等硬件加速器在移动设备或嵌入式设备上商用，各种功耗和成本更低的，以及更加小巧的嵌入式AI/ML功能解决方案不断涌现。

GNN 提供了一种在图结构化数据上使用深度学习技术的方法。本文总结了一些技巧来提高 GNN 模型的性能。

据报道称，由于采用基于云的技术和在大数据中使用深度学习系统，深度学习的使用在过去十年中迅速增长，预计到 2028 年，深度学习的市场规模将达到 930 亿美元。

缩放神经网络，无论是使用的训练数据量、模型大小还是使用的计算，对于提高许多现实世界机器学习应用程序的模型质量至关重要。