本研究提出了一种基于平面动物神经网络的新方法，以提高人工神经网络在图像分类中的预测准确性。结果表明，该方法在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上优于传统神经网络，展示了生物启发架构的潜力。

Planarian Neural Networks: Evolutionary Patterns from Basic Bilateria Shaping Modern Artificial Neural Network Architectures
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