意识的综合信息理论（IIT）具有前所未有的雄心壮志，它从意识体验的基本特性出发，提出了一个通用数学公式，用于描述任何拥有意识的物理系统的意识质量和数量。该理论提出了一个数学公式，通过将现象学的基本原理.

数字嗅觉是人工智能社区长期忽视的一种方式，但也许有一天对机器人厨师有用？科学论文，“一个主要的气味地图统一了嗅觉感知中的不同任务”点击标题：将分子结构映射到气味感知是嗅觉领域的一项关键挑战。我们利用图.

具有里程碑意义的研究挑战了具有百年历史的神经科学范式：大脑形状可能胜过连接性人类的大脑是由大约860亿个神经元组成的，由数万亿个连接点相连。几十年来，科学家们认为，我们需要详细绘制这种错综复杂的连接，.

这篇综述重点介绍了过去三十年来在驱动归纳推理的过程的计算建模方面取得的进展。这些模型的形式复杂性和解释范围都取得了重要进展。需要注意的是，这项工作的大部分重点是证明给定模型可以很好地说明归纳数据，而不.

在这个观点中，我们讨论了意识的问题，虽然我们专注于它在人类中的表现，但我们注意到这种现象存在于众多的非人类物种中，并使用各种动物研究的结果来解释我们对意识如何产生的假说。当心灵内容，如感知和思想，被自.

当OpenAI在2022年11月向公众提供其聊天机器人ChatGPT时，它立即成为一个热门。然而，其底层算法并不开放。此外，ChatGPT用户需要连接到OpenAI的云服务，并面临使用限制。现在，已经.

树突是理解大脑的核心，因为它们是决定单个神经元计算能力的核心。树突是我们神经系统的交通灯。如果动作电位足够大，它可以传递到其他神经，从而阻止或传递信息。这是我们大脑的逻辑基础——可以以两种形式共同传达.

当一个神经元被驱动超过其阈值时，它就会出现尖峰。它不传达其连续的膜电位这一事实通常被看作是一种计算上的责任。在这里，我们表明，这种尖峰机制允许神经元产生对其因果影响的无偏估计，以及一种近似于基于梯度下.

将人类的专业知识提炼成一套规则和事实是非常困难、耗时且昂贵的。这被称为“知识获取瓶颈”。虽然编写数学或逻辑规则很简单，但世界本身却非常模糊。这正是神经网络擅长的地方：发现模式和接受歧义。神经网络是一组.

让神经网络如此强大的两个最重要的特性是：可微分性Differentiability组合性Compositionality可微分性使得使用梯度下降进行优化成为可能，梯度下降比大多数其他数字优化方法快几个.

神经网络不是唯一的通用逼近器，将神经网络的成功归因于它们作为通用逼近器的地位，但也有许多算法是通用逼近器。例如，决策树也可以是通用逼近器，但它们似乎没有那么成功。为什么是这样？神经网络除了作为使它们与.

Composer 是一个用 PyTorch 编写的库，使您能够以更低的成本和更高的准确度更快地训练神经网络。已经实现了两倍以上的加速方法，只需几行代码即可应用于您的训练循环，或与内置 Trainer .

连接组是生物体大脑中所有神经连接的地图，它有助于理解大脑内神经相互作用的组织。 发布大脑中所有神经元和突触的完整映射非常复杂，2020 年 1 月，谷歌研究院发布了果蝇的“半脑”连接组- 一个在线数.

使用深度学习和神经网络，称为 Alpha Fold 的算法有望彻底改变生物化学领域。在过去的 50 年中，蛋白质折叠问题一直是一个持续的障碍。它首次出现在 1972 年：一个新理论提出，了解蛋白质的氨.