文件名称：冗余工作对机器的影响-研究论文
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更新时间：2024-06-30 08:01:31
论文研究
在目前的情况下，人工智能领域正在进行一些研究。 机器怎么能像人脑一样工作？ 本文将人脑的特征之一与机器进行比较。 由于重复相同的工作通常会提高精度，直到达到饱和点。 在达到饱和点后，人脑的准确度几乎保持不变。 这篇论文表明，机器的行为方式也几乎与人脑相同。 CIFAR10 和 MNIST 是我们在本研究中使用的两个众所周知的数据集。 这项研究展示了重复工作如何提高机器对数字和图像识别任务的准确性。 不同研究人员的许多研究正在进行以获得准确性。 不幸的是，现在仍未达到最大精度。 本研究也试图实现这一目标。 这项研究集中在一次又一次地做一件事如何影响准确性。 人工神经网络技术用于完成这项任务。 由于实验是在 MNIST（修改后的国家标准与技术研究所数据库）即数字数据集和 CIFAR10（加拿大高级研究所）即图像数据集上进行的，因此使用了卷积神经网络 (CNN)。 在本文中，实验显示了工作的完成如何在一定程度上影响准确性。