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人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。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。 最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
Explainable Fuzzy GNNs for Leak Detection in Water Distribution Networks
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ImageNet-trained CNNs are not biased towards texture: Revisiting feature reliance through controlled suppression
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Recursive querying of neural networks via weighted structures
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A Large-Scale Analysis on the Use of Arrival Time Prediction for Automated Shuttle Services in the Real World
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Heuristic Methods are Good Teachers to Distill MLPs for Graph Link Prediction
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On the Convergence Behavior of Preconditioned Gradient Descent Toward the Rich Learning Regime
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TaNG: Modeling Packet Classification with TSS-assisted Neural Networks on GPUs
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A neural network for modeling human concept formation, understanding and communication
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Classifying several dialectal Nawatl varieties
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Comparison of neural network training strategies for the simulation of dynamical systems
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Horizon Activation Mapping for Neural Networks in Time Series Forecasting
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Language as a Wave Phenomenon: Iso-Energetic Phase-Locking and Semantic Interference in Neural Networks
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Multi-fidelity graph-based neural networks architectures to learn Navier-Stokes solutions on non-parametrized 2D domains
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参考链接
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