[z]Computer Structures: Readings & Examples

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大多数这些更深层的功能与皮质的不同部分（EEG测量可接近的外层）密切相互作用，但是相互作用非常复杂和分布。 为了映射大脑的真实活动，测量来自位于大脑表面周围的许多不同皮层结构的信号是非常重要的。 不可能纯粹从正面和颞区域映射这些信号。 除非还考虑来自大脑后部的信号，否则很难近似确定用户的完整心理状态。
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利用长短期记忆递归神经网络，通过简单地预测一个数据点来实现长时间的复杂序列生成。该方法适用于文本(数据是离散的)和在线手写(数据是实值的)。然后，通过允许网络根据文本序列调整预测，将其扩展到手写合成。由此产生的系统能够生成多种风格的高度逼真的草书。递归神经网络(RNNs)是一类丰富的动态模型，被用于生成音乐[6,4]、文本[30]和动作捕捉数据[29]等领域的序列。通过一步一步地处理真实的数据序列并预测接下来会发生什么，可以训练RNNs来生成序列。假设预测是概率性的，
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