Google DeepMind与哈佛大学联合开发了一种虚拟鼠，利用AI神经网络训练，仿效实际鼠的动作和神经模式，以研究负责复杂运动技能的脑电路。这种受生物启发的AI具有将学习的移动技能普及到新环境的能力，为研究脑功能和...

LayerMerge是一种新的方法，通过联合裁剪卷积层和激活函数来提高神经网络的效率。在神经网络中，卷积层和激活函数是最基本的两个组成部分，它们的有效组合和优化对于提升网络性能和效率至关重要。LayerMerge通过在网...

模块化范数是一种全新的神经网络权重更新归一化方法，能够高效扩展不同规模网络的训练。这种方法通过调整网络的权重更新过程，确保在各种网络规模下都能保持高效的训练速度和准确性。与传统的归一化方法相比，模块化...

Composer是一个PyTorch库，可以使你以更快的速度、更低的成本和更高的准确性训练神经网络。