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密歇根大学团队受神经科学启发,设计出一种基于原位反向传播的算法,为机械神经网络的自主学习提供了数学框架。该框架理论上可从局部信息获精确梯度,其研究成果结合了理论、实验与数值验证,为机械机器学习硬件和自主材料系统发展铺平道路。这一创新技术不仅可作计算设备,还为材料科学和机械工程带来新机遇,未来有望创造出具有学习能力的高级机械系统。
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