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更甚至于，顾青还将探索的项目推到了神经网络，这个人工智能的核心技术。
“它旨在模拟人类大脑的结构和功能，但并非完全模拟，比如神经元是神经网络的基本单元，它可以接收输入信号、进行计算并产生输出信号，并且通过连接形成神经网络。
而在这其中，各个神经元之间链接的强度，则是权重，权重决定了输入信号如何影响神经元的输出。而决定了神经元的输出是如何从输入信号中计算，这需要神经元的计算函数——激活函数。
同时我们需要衡量神经网络的性能，也就是损失函数，目标是最小化神经网络的错误率。
从最开始分析，神经网络的一个典型应用是图像和语音处理，例如图像分类、语音识别和自然语言处理。
但是随着技术发展，特别是我们的硬件发展，当碳基芯片组成的智慧核心模块能够承担拟人化计算神经网络，我们最后的技术重点并非是如何有效地训练大规模的神经网络，而是如何解释和解释模型的学习和决策。
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