预测卷积神经网络（CNN）在fMRI脑功能连接组数据上的分类准确率（ReLU激活函数/Adam优化器） 🆔 ID: 172635 ✅ 可用
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优化循环神经网络（RNN）处理EEG时序信号的隐藏层维度（LSTM单元/梯度裁剪阈值0.5） 🆔 ID: 172636 ✅ 可用
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训练图神经网络（GNN）预测蛋白质相互作用网络中的关键节点（GraphSAGE聚合器/边权重归一化） 🆔 ID: 172637 ✅ 可用
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构建自编码器（Autoencoder）降维fMRI数据（瓶颈层维度32/KL散度正则化系数0.1） 🆔 ID: 172638 ✅ 可用
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校准Transformer模型处理神经科学文本数据（多头注意力头数8/位置编码维度512） 🆔 ID: 172639 ✅ 可用
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调整生成对抗网络（GAN）生成合成脑电信号（判别器学习率0.0002/梯度惩罚系数10） 🆔 ID: 172640 ✅ 可用
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预测深度强化学习（DQN）在虚拟迷宫导航任务中的策略收敛速度（经验回放缓冲区大小10000） 🆔 ID: 172641 ✅ 可用
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训练贝叶斯神经网络估计神经影像数据的不确定性（变分推断迭代次数1000/先验方差0.01） 🆔 ID: 172642 ✅ 可用
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优化时空卷积网络（STCN）预测癫痫发作（3D卷积核尺寸3×3×3/时间步长采样率0.1s） 🆔 ID: 172643 ✅ 可用
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构建多任务学习模型联合预测认知衰退与运动障碍（共享隐藏层维度256/任务特定输出层） 🆔 ID: 172644 ✅ 可用
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校准脉冲神经网络（SNN）模拟生物神经元放电模式（泄漏积分发放模型/时间窗长度20ms） 🆔 ID: 172645 ✅ 可用
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预测变分自编码器（VAE）重建功能性近红外光谱（fNIRS）信号的均方误差（隐变量维度64/β系数4） 🆔 ID: 172646 ✅ 可用
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训练对抗自编码器（AAE）生成逼真脑部MRI图像（潜在空间正则化权重0.5/判别器层数4） 🆔 ID: 172647 ✅ 可用
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优化深度Q网络（DQN）在脑机接口控制任务中的动作选择策略（ε-贪婪策略衰减率0.99） 🆔 ID: 172648 ✅ 可用
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构建图注意力网络（GAT）预测阿尔茨海默病进展风险（注意力头数4/节点特征维度128） 🆔 ID: 172649 ✅ 可用
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预测残差网络（ResNet）在病理切片分类中的AUC值（残差块数量18/批量归一化动量0.9） 🆔 ID: 172650 ✅ 可用
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校准时间卷积网络（TCN）处理单神经元放电序列（膨胀卷积率[1,2,4]/因果卷积约束） 🆔 ID: 172651 ✅ 可用
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训练双流神经网络融合fMRI与DTI数据（空间流卷积核5×5/时间流LSTM单元数128） 🆔 ID: 172652 ✅ 可用
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预测生成式对抗模仿学习（GAIL）在机器人运动模仿中的奖励函数权重（策略熵系数0.01） 🆔 ID: 172653 ✅ 可用
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优化深度玻尔兹曼机（DBM）建模神经放电的时空相关性（对比散度步数15/隐层层数3） 🆔 ID: 172654 ✅ 可用
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构建层级时序记忆网络（HTM）预测神经集群活动（最小区域大小20/预测阈值0.7） 🆔 ID: 172655 ✅ 可用
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训练胶囊网络（CapsNet）识别神经元形态学特征（路由迭代次数3/向量维度8） 🆔 ID: 172656 ✅ 可用
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预测混合专家模型（MoE）在多模态神经数据中的专家激活权重（门控网络层数2/稀疏度约束0.1） 🆔 ID: 172657 ✅ 可用
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校准神经微分方程（Neural ODE）建模突触可塑性动态（时间步长自适应/雅可比正则化项1e-5） 🆔 ID: 172658 ✅ 可用
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优化扩散模型生成高分辨率脑连接图谱（噪声调度β_1=1e-4/β_T=0.02/去噪网络深度8） 🆔 ID: 172659 ✅ 可用
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预测Transformer-XL在长程神经信号分析中的注意力跨度（记忆长度512/分段卷积核128） 🆔 ID: 172660 ✅ 可用
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训练深度集合预测模型量化神经影像分析的不确定性（集成成员数5/预测区间覆盖率90%） 🆔 ID: 172661 ✅ 可用
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构建物理信息神经网络（PINN）求解神经组织中的电扩散方程（PDE残差损失权重0.3/边界条件λ=10） 🆔 ID: 172662 ✅ 可用
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优化稀疏自编码器提取运动皮层ECoG信号特征（稀疏性惩罚系数0.05/激活阈值0.1） 🆔 ID: 172663 ✅ 可用
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预测元学习（MAML）在跨被试脑电分类中的快速适应能力（内循环优化步数5/外循环学习率0.001） 🆔 ID: 172664 ✅ 可用
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