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私は現在、Scikit-LearnとTensorFlowを使用したハンズオン機械学習というタイトルの本を読んでおり、この本の第10章で、著者は次のように書いています。 生物学的ニューラルネットワーク（BNN）4のアーキテクチャは依然として活発な研究の対象ですが、脳の一部がマッピングされており、図10-2に示すように、ニューロンはしばしば連続した層で構成されているようです。 しかしそこにはどんな研究へのリンクもないようです。そして、著者は「ニューロンはしばしば連続した層で組織化されているようだ」と言ったので断定的には言っていません。 これは本当ですか、それはどれほど強く信じられていますか？これはどの研究からのものですか？

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ニューロンの現実的なモデルを使用する研究はありますか？通常、ニューラルネットワークのニューロンのモデルは、数百のタンパク質と数百万の分子（またはさらに多くの数）を含む現実的なニューロンとは対照的に、非常に単純です。この現実から含意を引き出し、ニューロンの現実的なモデルを設計しようとする研究はありますか？ 特に最近、ローズヒップニューロンが発見されました。このようなニューロンは、人間の脳細胞にのみ存在します（他の種には存在しません）。このローズヒップニューロンを現実的にモデル化することによって描画できる、ニューラルネットワークの設計と操作に何らかの影響がありますか？

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私はTensorflowの初心者で、チュートリアルに従っているだけです。私のコードには問題はありませんが、出力に関して質問があります accuracy: 0.95614034 accuracy_baseline: 0.6666666 auc: 0.97714674 auc_precision_recall: 0.97176754 average_loss: 0.23083039 global_step: 760 label/mean: 0.33333334 loss: 6.578666 prediction/mean: 0.3428335 「予測/平均」と「ラベル/平均」が何を表すのか知りたいのですが？

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