MIT與谷歌專家合著論文：機器學習和神經科學的相互啓發與融合

摘 要 神經科學專注的點包括計算的細節實現，還有對神經編碼、力學以及迴路的研究。然而，在機器學習領域，人工神經網絡則傾向於避免出現這些，而是往往使用簡單和相對統一的初始結構，以支持成本函數（cost funcion）的蠻力最優化。近期出現了兩項機器學習方面的進展，或許會將這兩種看似不同的視角連接起來。第一，結構化的架構得以使用，這些架構包括注意力、遞歸，以及各種長、短期記憶儲存專用系統。第二，隨着

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