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人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN），它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
Kirin: Improving ANN efficiency with SNN Hybridization
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A logical re-conception of neural networks: Hamiltonian bitwise part-whole architecture
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The Function Representation of Artificial Neural Network
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Rethinking Intelligence: Brain-like Neuron Network
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Emergence of Phonemic, Syntactic, and Semantic Representations in Artificial Neural Networks
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Error Amplification Limits ANN-to-SNN Conversion in Continuous Control
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Better, But Not Sufficient: Testing Video ANNs Against Macaque IT Dynamics
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Spontaneous emergence of linguistic statistical laws in images via artificial neural networks
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An extended method for Statistical Signal Characterization using moments and cumulants, as a fast and accurate pre-processing stage of simple ANNs applied to the recognition of pattern alterations in pulse-like waveforms
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Visual Heading Prediction for Autonomous Aerial Vehicles
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Augmenting learning in neuro-embodied systems through neurobiological first principles
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On bounds for norms of reparameterized ReLU artificial neural network parameters: sums of fractional powers of the Lipschitz norm control the network parameter vector
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The Evolution of Learning Algorithms for Artificial Neural Networks
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The generalized Hierarchical Gaussian Filter
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CHNNet: An Artificial Neural Network With Connected Hidden Neurons
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参考链接
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