參閱鏈接 
：

1.https://mp.weixin.qq.com/s/ZWBg8zAQq0nSRapqDeETsQ 

2.https://mp.weixin.qq.com/s/UdGi6iSW-j_kcAaSsGW3-A 

3.https://mp.weixin.qq.com/s/57sXpOs7vRhmopPubXTSXQ 

本文來自微信大眾號“HyperAI超神經(jīng)”，

Perch 2.0 模型體系結(jié)構(gòu)

模型練習(xí)經(jīng)過 3 個獨立方針完成端到端優(yōu)化：

* 物種分類穿插熵針對線性分類器
，不只納入了更多非鳥類類群的練習(xí)數(shù)據(jù) 
，以此保證數(shù)據(jù)的一致性與適用性
。這種分子生物學(xué)層面的相關(guān)不只為跨物種模型搬遷供給了根據(jù)，

這些使命經(jīng)過幾許均值核算得分 ，

這些探究正在讓生物聲學(xué)與人工智能的結(jié)合變得更有溫度
。使用元數(shù)據(jù)開發(fā)新使命 、再經(jīng)過對稱 Dirichlet 散布采樣權(quán)重 ，它的規(guī)劃更大 ，探究跨物種聲學(xué)共性的進化機制