众所周知，人工神经网络是连续函数的高效近似器，连续函数的值没有突然变化(例如，图形表示中的不连续性，空洞或跳跃)。尽管许多研究已经探索了使用神经网络...
现实世界的自动控制系统的设计需要进行各种工作，从调节摩天大楼的温度到在街上的小部件工厂中运行小部件制造机器，都需要基于物理的复杂建模方面的专业知识...
在IEEE系统，人类和控制论杂志上发表的一篇新论文描述了使用一组最新的机器学习算法进行的几次实验的结果，这些算法用于检测和监视心理工作量和情感状态。人...
由Argonne科学家创建的新的人工神经网络模型可以相对较高的精度处理电力系统的静态和动态特征。美国的电网系统不仅规模庞大，而且充满活力，这使其管理起来...
对于神经网络AI系统，基于离子的技术可以实现对大脑学习过程的节能模拟。世界各地的团队正在建立一种称为神经网络的更为复杂的人工智能系统，该系统以某种方...
研究人员通过研究人类视觉如何响应物体的不断变化的视点，开发出更强大的机器视觉架构。假设您从几英尺远的地方短暂看过一个从未见过的人。退后几步，再看一...
单词将它们所指的语义字段分类，以最大程度地提高通信准确性，同时又将复杂性降到最低。最近的研究表明，人类语言在准确性和复杂性之间达到了最佳平衡。例如...
深度神经网络在包括图像和文本分类在内的多项任务上取得了非常有希望的结果。尽管如此，许多这些计算方法都容易出现所谓的灾难性遗忘，这实质上意味着当他们...
随着深度学习(人工智能的一个子领域)的显着进步和性能提升的最新趋势，该领域的研究和应用一直很活跃。特别是对工业应用的需求不断增加，并且已经获得了广泛...
神经网络 (NN) 越来越多地用于预测新材料、化学反应的速率和产率以及药物-靶标相互作用等。对于这些应用，它们比量子力学模拟等传统方法快几个数量级。然而...
