图形计算器的神经网络？ – 搞英语 → 看世界

机器学习和神经网络的应用非常便捷，人们不断突破它们在高端服务器集群和低速系统中的极限。其中最极端的当属[ExploratoryStudios]为TI-84 Plus Silver Edition打造的Hermes Optimus神经网络。

这个神经网络被设计成一个自动更正系统，可以接受四个字符的输入，并将其与一个包含十二个单词的词库进行匹配。虽然输入量不大，但我们讨论的是一个只有 24 kB RAM 的设备，所以这台小机器已经尽力了。或许比实际输出更有趣的是，如何在内存限制下完成解谜任务。

该神经网络“采用前馈神经网络，其架构采用精确校准的4-60-12，并采用S形激活函数”。这使得它能够识别并纠正给定的目标词汇，准确率高达约85%。我们也非常欣赏网络置信度的读数，而这似乎在许多较新的“人工智能”系统中已经消失了。