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有了它，機器人擁有意識也不是不可能

Bengio、Hinton的不懈追求——深度學(xué)習算法揭示大腦如何學(xué)習

入門(mén) | 初學(xué)者必讀：解讀14個(gè)深度學(xué)習關(guān)鍵詞

懸而未決，恐懼感如何改變大腦？

神經(jīng)元大自然的計算機器

人類(lèi)PK機器：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的比較

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能否駕馭生物神經(jīng)元的“濃稠”程度？5到8層可能并非極限

一個(gè)神經(jīng)元頂5到8層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，深度學(xué)習的計算復雜度被生物碾壓了

深度學(xué)習的本質(zhì)探究

腦科學(xué)與人工智能的結合：生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

從大腦神經(jīng)系統到人工智能

阿爾法狗的“大腦”

從腦科學(xué)到人工智能

深度｜深度學(xué)習與統計物理的通用邏輯——重整化系統

［首藏作品］（4586）建開(kāi)源開(kāi)放平臺探索人工智能“無(wú)人區”

模擬人類(lèi)大腦 ：人工智能的救贖之路 ？

NVIDIA前資深架構師解讀：如今人工智能處于什么階段？

基礎神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )-ANN 和 BNN 的區別

前沿科學(xué)｜同一神經(jīng)元在不同的大腦狀態(tài)下可能具有不同的計算角色

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )如何模擬人類(lèi)大腦？實(shí)例分析ANN到底如何應用？

人算不如天算之電腦中的微型大腦-科學(xué)松鼠會(huì )的日志-網(wǎng)易博客

邁向“超人認知”：腦機接口的未來(lái)

Hinton：我終于想明白大腦怎么工作了！神經(jīng)學(xué)家花三十年，尋找反向傳播的生物機制

Coursera公開(kāi)課筆記: 斯坦福大學(xué)機器學(xué)習第八課“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的表示(Neural Networks: Representation)”

重建腦科學(xué)與AI之間的橋梁，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )比機器學(xué)習更優(yōu)嗎？

概念網(wǎng)絡(luò )

生物神經(jīng)元的工作原理對深度學(xué)習神經(jīng)元的啟發(fā)

Nature Neurosci: 神經(jīng)科學(xué)的深度學(xué)習框架是什么？如何在此框架下發(fā)展神經(jīng)科學(xué)？

神經(jīng)科學(xué)的存在危機

為什么面向未來(lái)的人都需要了解一點(diǎn)深度學(xué)習