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平面动物神经网络：基础两侧生物演化模式塑造现代人工神经网络架构
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型平面动物生物神经网络架构，解决了人工神经网络在图像分类中的预测准确性问题。实验结果表明，该方法在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上优于基线模型，展示了生物启发架构的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型平面动物生物神经网络架构。
- 该架构解决了人工神经网络在图像分类中的预测准确性问题。
- 实验结果显示，该方法在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上优于基线模型。
- 研究展示了生物启发架构在提升人工神经网络性能方面的潜力。
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