神经信息处理系统大会（英語：Conference on Neural Information Processing Systems，NeurIPS），前称NIPS，是一个机器学习和計算神經科學领域的学术会议，每年12月举行。 1986年，加利福尼亚理工学院和贝尔实验室的学者提出设想。1987年首届举...

2016，波多黎各，圣胡安 ICLR 2015，加利福尼亚，圣迭戈 ICLR 2014，班夫国家公园 ICLR 2013，亚利桑那，斯科茨代尔 表征学习 神经信息处理系统大会 Program Details > Publication Model. iclr.cc. [2022-07-13]. （原始内容存档于2022-07-14）...

神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统(adaptive system)，通俗地讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模(概率模型)工具，神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（learning...

循环神经网络（Recurrent neural network：RNN）是神經網絡的一種。单纯的RNN因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或梯度消失问题，难以捕捉长期时间关联；而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。 时间循环神经网络可以描述动态时间行为，因为和前馈神经网络（feedforward...

神经系统发育、神经信息处理、神经疾病机理领域的研究。 神经所与中科院自动化所是中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的依托单位之一。神经所通过脑科学与智能技术中心联合了中科院心理研究所、中国科学技术大学、马普计算研究所等二十余所国内外知名研究机构和高校，广泛地开展了类脑智能领域的研究。 中科院神经...

卷积神经网络（英語：convolutional neural network，縮寫：CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling...

神经科学，并松散地建立在類似神经系统中的信息处理和对通信模式的理解上，如神经编码，试图定义拉動神经元的反应之间的关系以及大脑中的神经元的电活动之间的关系。 至今已有數种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络（英语：Deep belief network）和循环神经...

信息、存储信息、以多种方式处理信息的功能是类似的，它有点像计算机中的中央处理器（CPU）。 脑在动物中枢神经系统内的功能性通常体现于其脑容量，与体重的比例和由此衍生计算出的指数更是可以展现其功能集中的程度。脊椎动物的脑源于背神经索前端的泡状膨大，有着很高的权限集中度，甚至于许多中枢神经...

主要从事智能信息处理、机器学习、数据建模基础理论研究。提出了稀疏信息处理的L（1/2）正则化理论，为稀疏微波成像新体制提供了重要基础。发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理，解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题，为非欧氏框架下机器学习与非线性分析提供了普遍的数量推演...

研究的主要内容可分为五大部分：1、振荡理论、信号检测理论，2、信息论及其应用，3、随机多址通信理论与技术，4、汉语语音处理与识别，5、神经网络理论与应用。以他为主编的专著有3本，译著3本、合译一本。 1978年出席全国科学大会，荣获大会奖3项。自1986年至1992年获国家科技进步二等奖3项，广东省科技进步奖7项。...

性结构，以及这些结构中发生的计算性过程。 认知科学是一种包括语言学、人类学、心理学、神经科学、哲学和人工智能等跨学科的新兴科学，其研究对象为人类、动物和人工智能机制的理解和认知，亦即能够获取、储存、传播知识的信息处理的复杂体系。认知科学建立在对感知、智能、语言、计算、推理甚至意识等诸多现象的研究和模型化上。...