这是一个有趣的例子。任何人都有一个很好的正则表达式来将所有(first)^(second)转换为Math.pow((first),(second))？编辑:我目前为止最好的是s=s.replace(/((?:\d+\.?\d*)|\w+|\((?:(?:[^\(\)]*(?:\([^\(\)]*\)))*)\))\s*\^\s*((?:\d+\.?\d*)|\w+|\((?:(?:[^\(\)]*(?:\([^\(\)]*\)))*)\))/g,'Math.pow($1,$2)')//replaceexpression^expressionwithMath.pow($1,$2)到目前为

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。人工神经网络（ANN）的学习方式，竟然与人脑极为相似！你没听错，至少在处理语言这块上，机器似乎更像人了。先看下面这张图：图片蓝色代表的是人的脑电波信号，红色代表的是人工神经网络信号。而这是人脑和机器听同一个语音时所作出的反应。是不是非常相似，有木有被惊到？实际上这张图来源于最近的一项研究，相关论文已被发表在了Nature子刊Scientificreports上。图片而此前，关于人的大脑以及机器的大脑是如何进行学习的问题，始终是一个谜。“神经网络的学习方式是否与人类相同”这个话题，也一直存在争议。所以到底有什么证据可以证