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微型 AI 应用的神经形态模拟实现
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微型 AI 应用的神经形态模拟实现

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NASP 解决方案使用迁移学习的原理，其中负责原始数据预处理的神经网络的大多数层（1）在一定数量的训练周期后保持不变（固定模拟核心），并且只有最后几层（2）在接收新数据和重新训练时进行更新（灵活数字核心）。

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