在幾十年研究之后，人類仍然無法復(fù)制出
人腦的超快
計算速度。目前，
計算機(jī)科學(xué)家可以利用的最強(qiáng)大工具是
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣的大型
計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)能通過訓(xùn)練去解決復(fù)雜問題，而機(jī)制類似于人類的中樞
神經(jīng)系統(tǒng)，即利用不同層次的
神經(jīng)元解決問題的不同部分，最終合并為適當(dāng)?shù)拇鸢浮?/div>
2016-12-08 21:48:19
1024 電子發(fā)燒友早八點(diǎn)訊：近日，中國和新加坡科學(xué)家合作，利用二硫化鉬創(chuàng)建出一種新型“神經(jīng)元晶體管”。每個晶體管能模擬大腦中的單個神經(jīng)元執(zhí)行計算任務(wù)，可成為構(gòu)建各種類神經(jīng)硬件的基本組件。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期《納米技術(shù)》雜志上。
2017-07-07 01:09:111114 雖然人工智能領(lǐng)域（AI）正在大力制造可以模擬人類大腦的機(jī)器，但一些功能是 AI 無法輕易學(xué)到的，比如說嗅覺。根據(jù)《每日郵報》消息，尼日利亞的研究學(xué)者通過使用小鼠的神經(jīng)元制造了一種計算機(jī)芯片 Koniku Kore，該芯片是世界首個具有嗅覺并可以識別爆炸物等氣味的芯片。
2017-08-29 09:28:021849 摘要： 深度學(xué)習(xí)背后的主要原因是人工智能應(yīng)該從人腦中汲取靈感。本文就用一個小例子無死角的介紹一下深度學(xué)習(xí)！ 人腦模擬 深度學(xué)習(xí)背后的主要原因是人工智能應(yīng)該從人腦中汲取靈感。此觀點(diǎn)引出了“神經(jīng)
2020-12-31 17:07:362972 
=viewthread&tid=287358&fromuid=286650028《PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其控制系統(tǒng)》國防工業(yè)出版社-2006.pdf(6M)希望大家多頂頂，提升提升人氣。`
2012-12-02 09:08:00
`跨國人工智慧研究「開源蟲計畫」（OpenWorm）又有新突破！研究團(tuán)隊模擬一般土壤中常見的「線蟲」（Caenorhabditis elegans）全身 302 個神經(jīng)元開發(fā)而成的軟體程式，近期已能
2015-03-04 16:50:09
行走，研究人員推論。 現(xiàn)在，這些研究人員證明了上述想法可以實(shí)現(xiàn)。在最近與加拿大阿爾伯塔大學(xué)的同事進(jìn)行的一項實(shí)驗(yàn)中，他們利用一款帶模擬神經(jīng)元的芯片來控制一個暫時癱瘓的貓的行走。不僅芯片上的信號能用來激勵
2010-12-16 11:57:29
形態(tài)縮放。三維記憶的包裝模仿了人腦的1000億個神經(jīng)元。例如，128層的3d 集成將減少計算機(jī)提取的連通性地圖面積從30 × 30cm2減少到26 × 26mm2。大鼠神經(jīng)元在 CNEA (CMOS
2022-04-16 15:01:00
；Wij為接點(diǎn)連接權(quán)值；f為傳遞函數(shù)。權(quán)值修正式中z為新學(xué)習(xí)因子；h為動量因子；Ej為計算誤差。誤差計算 式中tPI為i節(jié)點(diǎn)期望輸出值；aPI為i節(jié)點(diǎn)計算輸出值。 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元個數(shù)不確定性，經(jīng)
2018-10-24 11:36:52
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
人腦中的神經(jīng)系統(tǒng)精密而復(fù)雜成人的大腦擁有超過1000億個神經(jīng)元[MOU1] 每天要進(jìn)行數(shù)萬次的計算計算機(jī)系統(tǒng)發(fā)展到今天仍無法企及人腦的萬分之一
2019-07-29 08:36:26
的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)，希望通過模擬生物神經(jīng)元復(fù)制人工智能系統(tǒng)。這種新型計算機(jī)的“大腦芯片”迥異于傳統(tǒng)計算機(jī)的“大腦芯片”。它能運(yùn)用類似人腦的神經(jīng)計算法，低能耗和容錯性強(qiáng)是其最大優(yōu)點(diǎn)，較之傳統(tǒng)數(shù)字計算機(jī)，它
2018-08-13 17:45:47
。 對于每一次串行寫操作的第一個數(shù)據(jù)字節(jié)是數(shù)據(jù)寄存器的地址，這就是隨后的數(shù)據(jù)字節(jié)要寫入的地址。 為實(shí)現(xiàn)LONWORKS 神經(jīng)元芯片與AD7416之間進(jìn)行I2C總線數(shù)據(jù)通信,將神經(jīng)元芯片上特許的I2C總線
2018-12-20 10:57:49
思考問題的過程。人腦輸入一個問題，進(jìn)行思考，然后給出答案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在模擬人的思考這一過程。而我們要做的就是以數(shù)學(xué)的方式，將這一抽象的過程進(jìn)行量化。神經(jīng)元與激活函數(shù)人的大腦有大約1000億個神經(jīng)元
2019-03-03 22:10:19
（Axon）：神經(jīng)元向外伸長的突起，用于將神經(jīng)信號傳遞給臨近的神經(jīng)元。同樣的，感知器也由三部分組成：輸入單元：接受輸入信號（數(shù)字）并傳遞給感知器。感知器：匯總所有輸入信號并進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。輸出單元：感知器
2019-07-25 16:07:04
給識別層神經(jīng)元，識別層每一個神經(jīng)元對應(yīng)實(shí)個模式類，神經(jīng)元數(shù)目可在訓(xùn)練過程中動態(tài)增長以增加心得模式類。在接收到輸入信號后，識別層神經(jīng)元之間開始進(jìn)行競爭，競爭的最簡單方式是計算輸入向量與每個識別層神經(jīng)元所
2019-07-21 04:30:00
}或o koko_{k}）的誤差神經(jīng)元偏倚的變化量：ΔΘ ΔΘ Delta Theta=學(xué)習(xí)步長η ηeta × ×imes 乘以神經(jīng)元的誤差BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法過程網(wǎng)絡(luò)的初始化：包括權(quán)重和偏倚的初始化計算
2019-07-21 04:00:00
其實(shí)是對神經(jīng)元的模擬和簡化。
單層感知器（Single Layer Perceptron）：
單層感知器用來模擬單個神經(jīng)元。
左圖是神經(jīng)元，右圖是抽象出的數(shù)學(xué)模型。
樹突：用來接收別的神經(jīng)元傳遞的信息
2023-08-18 06:56:34
，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：
①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;
②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲存獲取的知識。
神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它是
2023-09-13 16:41:18
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲存獲取的知識。神經(jīng)元是神經(jīng)
2018-10-23 16:16:02
的歷史。深度學(xué)習(xí)算法恰好嘗試 - 模仿人類神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的多層結(jié)構(gòu)和功能。實(shí)際上，深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)識別聲音，圖像和其他數(shù)據(jù)的數(shù)字表示中的模式。但是怎么樣？隨著當(dāng)前算法的改進(jìn)和處理能力的提高，我們現(xiàn)在可以模擬比
2019-05-29 10:46:39
不僅限于已知的訓(xùn)練圖像。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要映射到MCU中。模式識別機(jī)的內(nèi)部到底是什么樣子的？人工智能中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)類似于人腦中的生物對應(yīng)物。一個神經(jīng)元有幾個輸入和一個輸出。基本上，這樣的神經(jīng)元只不過是輸入
2023-02-23 20:11:10
來解釋潛在的神經(jīng)元和電路活動。來自許多方法的數(shù)據(jù)ーー電生理學(xué)、分子研究、解剖學(xué)和功能性腦部掃描ーー都可以對這些計算模型作出貢獻(xiàn)。深圳市回映電子（EEG:腦電信號、EOG:眼動信號、 EMG: 肌肉
2023-03-29 11:06:08
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
傳感器（ 用18×10 的數(shù)字矩陣表示） ,因此第一層為240 個神經(jīng)元，第二層為隱含層。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，其神經(jīng)元數(shù)目一般為輸入矢量維數(shù)的10 %,為26 個神經(jīng)元，采用改進(jìn)的BP 算法。將每個樣本對應(yīng)
2018-11-13 16:04:45
嵌入芯片實(shí)現(xiàn)上述過程，那么就可以通過控制開關(guān)實(shí)現(xiàn)行走，研究人員推論。現(xiàn)在，這些研究人員證明了上述想法可以實(shí)現(xiàn)。在最近與加拿大阿爾伯塔大學(xué)的同事進(jìn)行的一項實(shí)驗(yàn)中，他們利用一款帶模擬神經(jīng)元的芯片來控制一個
2009-11-28 12:13:36
如何去設(shè)計一種自適應(yīng)神經(jīng)元控制器？求過程
2021-05-17 06:56:43
直接相關(guān)。最終的輸出由這些權(quán)重加總來決定。我們?nèi)砸酝Ｖ箻?biāo)志牌為例：將一個停止標(biāo)志牌圖像的所有元素都打碎，然后用神經(jīng)元進(jìn)行“檢查”：八邊形的外形、救火車般的紅顏色、鮮明突出的字母、交通標(biāo)志的典型尺寸和靜
2017-04-20 14:15:25
，隱層神經(jīng)元的量子能級在增加的同時也降低了網(wǎng)絡(luò)收斂速度。6 結(jié)論 提出了基于Pspice、主元分析、小波分析與量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路軟故障診斷。例題將QNN網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相比，QNN克服了BP網(wǎng)絡(luò)在模糊分類方面的局限性診斷率為100％。
2009-10-12 14:52:21
概述：ZISC78是由IBM和Sillicon聯(lián)合研發(fā)的一種具有自學(xué)習(xí)功能的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，它內(nèi)含78個神經(jīng)元；并且采用并行結(jié)構(gòu),運(yùn)行速度與神經(jīng)元數(shù)量無關(guān)；支持RBF/KNN算法；內(nèi)部可分為若干獨(dú)立子網(wǎng)...
2021-04-07 06:48:33
譯者|VincentLee來源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經(jīng)元作為計算單...
2021-07-26 06:23:59
采用單神經(jīng)元自適應(yīng)控制高精度空調(diào)系統(tǒng)仿真摘要：暖通空調(diào)領(lǐng)域中的被控對象(空調(diào)房間)大多具有大滯后、慢時變、非線性特點(diǎn)，且受各種不確定因素影響，經(jīng)典控制方法難以實(shí)現(xiàn)精確控制。該文正是針對上述實(shí)際，將
2010-03-18 22:28:19
由Cypress公司和Toshiba公司制造的神經(jīng)元芯片CY7C5120是組成LonWorks控制網(wǎng)絡(luò)的核心.其芯片內(nèi)集成了介質(zhì)訪問控制、網(wǎng)絡(luò)管理、控制應(yīng)用等三個處理器,且內(nèi)嵌LonTalk協(xié)議,并在ROM固件映像中
2009-04-28 17:38:18
69 PSD3XX 和 神經(jīng)元3150芯片如何進(jìn)行接口
2009-05-13 10:55:2717 PSD3XX 和 神經(jīng)元3150芯片如何進(jìn)行接口
2009-05-15 14:08:597 目前大多數(shù)AI 節(jié)點(diǎn)只具有單一的神經(jīng)元處理器，其控制能力不高。針對這一現(xiàn)狀，本文論述了基于神經(jīng)元芯片MC143150 和單片機(jī)AT89S51 雙處理器結(jié)構(gòu)的AI 節(jié)點(diǎn)的硬件和軟件的設(shè)計過程
2010-11-06 10:51:3127 針對橋式吊車水平運(yùn)動系統(tǒng)是一個非線性、變參數(shù)、強(qiáng)耦合的對象，本文設(shè)計了具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的單神經(jīng)元構(gòu)成單神經(jīng)元自適應(yīng)智能PID 控制器，將其應(yīng)用于吊車的定位和防擺控
2011-06-16 15:39:5827 為了實(shí)現(xiàn)海量資料實(shí)時分析所需的每秒百萬兆次（exascale）運(yùn)算速度，以滿足未來大量感測器流信息的需求（例如將在2024年建成的SKA超級電波望遠(yuǎn)鏡），IBM公司正開發(fā)一款模擬人腦神經(jīng)元運(yùn)作的3D芯片，它可以為未來的認(rèn)知電腦掃清道路。
2013-03-26 09:25:151482 8月8日消息，IBM周三發(fā)布了基于人腦特征的全新計算機(jī)架構(gòu)，該架構(gòu)可以讓下一代應(yīng)用在感知、認(rèn)知與動作方面效率堪比人腦。IBM推出的新軟件系統(tǒng)和編程模型，通過對芯片編程模擬人腦，形成類人腦計算的基礎(chǔ)信息處理單元，能對空間、時間和多模環(huán)境認(rèn)知、感知，作出行動能力。
2013-08-09 09:53:53620 電腦人腦化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-1993-3-北京大學(xué)出版社。
2016-04-12 10:16:270 科學(xué)家發(fā)現(xiàn)人腦的基本組成單元是一種神經(jīng)元細(xì)胞，這些數(shù)量巨大的神經(jīng)元細(xì)胞，通過數(shù)量更多的突觸相互連接，這樣就產(chǎn)生了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人腦就是借助這樣的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，所以有了認(rèn)知、感知和邏輯推理這些智能活動。
2016-11-17 23:18:552775 基于模糊聚類的神經(jīng)元識別方法_張晶
2017-01-08 11:13:290 基于單神經(jīng)元自適應(yīng)PSD的汽包液位控制_常杰鋒
2017-01-12 22:34:220 ，因此該實(shí)驗(yàn)室計劃于本月31日對一臺價值100萬美元的超級計算機(jī)展開測試。需要指出的是，這臺超級計算機(jī)最特別的地方是集成了16塊專門用于模擬人腦工作方式的處理器。 據(jù)悉，這臺超級計算機(jī)使用的處理器芯片名為“TrueNorth”，由IBM在2014年首次推出。事實(shí)上，IBM、高通和微軟此前曾聯(lián)手希望設(shè)計
2017-02-08 03:34:15105 基于模糊聚類方法的神經(jīng)元形態(tài)分類識別_劉輝舟
2017-03-16 10:31:520 一類自突觸作用下神經(jīng)元電路的仿真和模擬
2017-09-16 10:27:278 過程。 IBM的一位研究員Jun Sawada說：在未來的一天，可能實(shí)現(xiàn)大型的神經(jīng)系統(tǒng)，和人類的神經(jīng)元和突出一樣多，來模擬人類思考的過程。 大腦可以看過一臺非常強(qiáng)大的生物計算機(jī)。想要模擬這個過程，就需要提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。IBM相信，NS16e可以處理非常海
2017-10-11 16:36:000 基于FPGA的基礎(chǔ)架構(gòu)準(zhǔn)備將神經(jīng)可塑性運(yùn)用到IaaS（基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)），實(shí)現(xiàn)高性能、定制化、設(shè)計安全的云計算服務(wù)。神經(jīng)科學(xué)家曾經(jīng)認(rèn)為人腦的結(jié)構(gòu)是不變的，其神經(jīng)元在幼年即已定型。后來研究證明人腦實(shí)際上
2017-11-16 17:23:48714 針對生物神經(jīng)細(xì)胞所具有的非聯(lián)合型學(xué)習(xí)機(jī)制，設(shè)計了具有非聯(lián)合型學(xué)習(xí)機(jī)制的新型神經(jīng)元模型學(xué)習(xí)神經(jīng)元。首先，研究了非聯(lián)合型學(xué)習(xí)機(jī)制中習(xí)慣化學(xué)習(xí)機(jī)制和去習(xí)慣化學(xué)習(xí)機(jī)制的簡化描述；其次，建立了習(xí)慣化和去習(xí)慣化
2017-11-29 10:52:540 首先，人腦不僅僅是個對電信號進(jìn)行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。比如說神經(jīng)遞質(zhì)在神經(jīng)元之間擔(dān)當(dāng)了“信使”的作用，而其中的活動是化學(xué)過程。甚至人腦中的生物過程和物理過程都可能對思維產(chǎn)生影響，比如腦供血不足和劇烈運(yùn)動后的眩暈現(xiàn)象。
2018-06-29 17:07:005781 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Neural Network）是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的，用來模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的基本特征，如并行信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類、記憶等。
2017-12-06 15:07:500 據(jù)了解，這項技術(shù)可以讓更多科學(xué)家對單個神經(jīng)元進(jìn)行研究，并且去了解單個神經(jīng)元是如何通過與其他細(xì)胞的相互作用來實(shí)現(xiàn)人腦的認(rèn)知、感覺知覺和其他功能。此外，研究人員還可以通過此項技術(shù)去了解神經(jīng)回路是如何受到大腦紊亂的影響的。
2018-06-12 12:41:00803 大腦是最復(fù)雜也是最強(qiáng)大管理領(lǐng)域，如何利用人工智能超級計算機(jī)進(jìn)行仿真大腦活動是眾多研究者最大的目標(biāo)，當(dāng)然也是挑戰(zhàn)。近日，MIT宣布設(shè)計人造突觸芯片能以類似大腦神經(jīng)元方式傳遞訊息。
2018-01-25 15:03:161247 據(jù)悉，AI領(lǐng)域的大咖都在關(guān)注搞類腦芯片的研究，相比于傳統(tǒng)芯片，類腦芯片的確在功耗上具有絕對優(yōu)勢，研究員試圖通過模擬人腦運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制，使機(jī)器超越人腦。據(jù)報道隨著技術(shù)的進(jìn)步，顛覆傳統(tǒng)架構(gòu)的類腦芯片已為芯片行業(yè)開啟了一扇新的大門。
2018-01-31 09:15:052600 
一種以神經(jīng)元為模型的超導(dǎo)計算芯片，能比人腦更高效快速地加工處理信息。近日刊登于《科學(xué)進(jìn)展》的新成果，或許將成為科學(xué)家們開發(fā)先進(jìn)計算設(shè)備來設(shè)計模仿生物系統(tǒng)的一項主要基準(zhǔn)。盡管在其商用之前還存在許多障礙，但這項研究為更多自然機(jī)器學(xué)習(xí)軟件打開了一扇大門。
2018-02-07 15:04:403815 一種以神經(jīng)元為模型的超導(dǎo)計算芯片，能比人腦更高效快速地加工處理信息。
2018-03-05 16:48:303434 模仿低功耗、高運(yùn)算力人腦的類腦芯片，能給機(jī)器帶來人類智能嗎？
2018-03-21 15:55:196916 隨著內(nèi)存消耗的控制，模擬速度將成為主要焦點(diǎn)。 例如，在Jülich的超級計算機(jī)JUQUEEN上運(yùn)行的由5.8萬億突觸連接的5.2億神經(jīng)元大型模擬需要28.5分鐘來計算一秒鐘的生物時間。研究人員計算，使用改進(jìn)的算法，時間將縮短到僅5.2分鐘。
2018-03-29 15:16:234226 3月28日，日本理化學(xué)研究所日前宣布，他們的一個國際聯(lián)合研究小組成功開發(fā)出模擬人腦整體神經(jīng)電路的算法，可在下一代超級計算機(jī)上應(yīng)用。
2018-04-02 09:28:473983 的計算機(jī)芯片，通過模擬信號工作，類似于神經(jīng)元。通過這種方式，小型神經(jīng)形態(tài)芯片可以像大腦一樣有效地處理數(shù)以百萬計的并行計算，而目前只有大型超級計算機(jī)才可能實(shí)現(xiàn)。這種便攜式人工智能方法中亟待解決的問題便是神經(jīng)突觸。
2018-04-17 11:33:001294 俄羅斯國立核研究大學(xué)莫斯科工程物理學(xué)院的學(xué)者們，與俄羅斯科學(xué)院的專家們通力合作，推出了能實(shí)現(xiàn)電阻開關(guān)兩極效應(yīng)的新材料。這些材料可被用來研發(fā)類似人腦神經(jīng)元的、能儲存和處理信息的計算機(jī)。
2018-07-12 05:16:002409 大腦是一個非常復(fù)雜的器官。人腦含有約1000億個神經(jīng)元，神經(jīng)元之間的連接多達(dá)100萬億。人們常將人腦與另一套具有強(qiáng)大問題解決能力的復(fù)雜系統(tǒng)相比較：即數(shù)字計算機(jī)。人腦和計算機(jī)都含有大量基本單元，人腦
2018-07-15 08:57:245090 AI能夠映射大腦神經(jīng)元。人類大腦包含大約860億個神經(jīng)元，并且一個立方毫米的神經(jīng)元可以產(chǎn)生超過1000TB的數(shù)據(jù)。
2018-07-24 10:46:473628 LSTM隱層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)： LSTM隱層神經(jīng)元詳細(xì)結(jié)構(gòu)： //讓程序自己學(xué)會是否需要進(jìn)位，從而學(xué)會加法#in
2018-07-29 10:06:018784 受歐盟人腦計劃支持的目前全球最大規(guī)模的神經(jīng)形態(tài)超級計算機(jī)近日正式開機(jī)。
2018-12-13 09:04:582935 作為機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)利器，Intel? Movidius神經(jīng)元計算棒已經(jīng)更新至第2代，全新的計算棒能夠?yàn)槲覀兊拈_發(fā)提供什么樣的算力加成呢？
2019-03-11 11:45:2926266 計算神經(jīng)科學(xué)是一門超級跨學(xué)科的新興學(xué)科，幾乎綜合信息科學(xué)，物理學(xué)， 數(shù)學(xué)，生物學(xué)，認(rèn)知心理學(xué)等眾多領(lǐng)域的最新成果。關(guān)注的是神經(jīng)系統(tǒng)的可塑性與記憶，抑制神經(jīng)元與興奮神經(jīng)元的平衡。
2019-03-25 11:22:193095 
美國研究人員日前發(fā)明了一種基于人腦構(gòu)造設(shè)計的全新芯片電路板“Neurogrid”。據(jù)悉，Neurogrid能夠模擬人腦中的100萬個神經(jīng)元和數(shù)十億個突觸連接，而其運(yùn)算速度已經(jīng)達(dá)到了現(xiàn)有普通電腦的9000倍之巨。
2019-07-01 14:36:12589 據(jù)外媒報道，IBM正在利用來自于美國國防部高級研究計劃局的資金，以及全美各地的實(shí)驗(yàn)室合作開發(fā)了一種可模擬人腦結(jié)構(gòu)的芯片，希望這種芯片能帶來更高效的計算模式。
2019-07-01 14:43:41481 最近，著名“牙膏廠”英特爾宣布推出一款名為“Loihi”的新芯片，據(jù)說能夠通過從環(huán)境中獲取的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)來模擬大腦功。這款芯片試圖通過自己的數(shù)千個硅芯片“神經(jīng)元”來解決問題，就像你的神經(jīng)元一樣，它們可以調(diào)整它們之間的聯(lián)系來應(yīng)對新的任務(wù)。
2019-07-01 17:28:581178 在底特律舉辦的美國國防部高級研究計劃局(DARPA)電子復(fù)興峰會上，英特爾公司展示了其最新的可模擬800多萬個神經(jīng)元的Pohoiki Beach芯片系統(tǒng)。該神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)的問世，預(yù)示著人類向“模擬大腦”這一目標(biāo)邁出了一大步。
2019-08-08 14:19:45585 來自于美國國防部高級研究計劃局的資金，IBM工程師與全美各地的實(shí)驗(yàn)室在去年合作開發(fā)了一種可模擬人腦結(jié)構(gòu)的芯片，希望這種芯片能帶來更高效的計算模式。
2019-09-06 17:42:061166 據(jù)國外媒體報道，高通近日表示，它將開始幫助合作伙伴制造一種全然不同的芯片——一種模擬人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)和信息處理方法的芯片。
2019-10-14 14:12:58702 為解決世界上最棘手的一些計算難題，美國勞倫斯利弗莫爾國家實(shí)驗(yàn)室(Lawrence Livermore National Laboratory)希望能夠從人腦結(jié)構(gòu)中獲取靈感，因此該實(shí)驗(yàn)室計劃于本月3月31日對一臺價值100萬美元的超級計算機(jī)展開測試。
2019-10-22 14:53:55859 近日，科學(xué)家研制出了一款人工神經(jīng)細(xì)胞微芯片，該芯片擁有和人體內(nèi)的生物神經(jīng)細(xì)胞類似的功能，可復(fù)制重現(xiàn)海馬神經(jīng)元和呼吸神經(jīng)元信號，再現(xiàn)神經(jīng)元的電特性。
2019-12-05 14:07:584190 對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行抽象建立模型構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-01-13 14:57:061133 
英特爾宣布將推出名為“Pohoiki Springs”的最新神經(jīng)擬態(tài)計算系統(tǒng)，計算能力相當(dāng)于1億個神經(jīng)元，能夠模擬人腦，消耗更少的能量執(zhí)行更快的計算。
2020-03-22 23:19:342265 深度學(xué)習(xí)里的神經(jīng)元實(shí)質(zhì)上是數(shù)學(xué)函數(shù)，即相似度函數(shù)。在每個人工神經(jīng)元內(nèi)，帶權(quán)重的輸入信號和神經(jīng)元的閾值進(jìn)行比較，匹配度越高，激活函數(shù)值為1并執(zhí)行某種動作的可能性就越大，不執(zhí)行（對應(yīng)函數(shù)值為0）的可能性越小。
2020-04-17 14:53:255473 １９９３年美國Ｅｃｈｅｌｏｎ公司發(fā)明了Ｌｏｎｗｏｒｋｓ技術(shù)，該技術(shù)提供了一個開放性很強(qiáng)且無專利權(quán)的底層通訊網(wǎng)絡(luò)——局部操作網(wǎng)絡(luò)（ＬＯＮ）。該通信協(xié)議采用Ｌｏｎｔａｌｋ?yún)f(xié)議，網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)采用神經(jīng)元芯片
2020-04-19 17:54:003652 
，模擬的是人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行方式，其中的計算模塊類似于人腦中的神經(jīng)元，通過一種全新的模型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNNs)將神經(jīng)元進(jìn)行重新分布。 芯片向人腦演化，對現(xiàn)有計算架構(gòu)的顛覆，神經(jīng)擬態(tài)計算已經(jīng)成為前沿科技中非常熱門的領(lǐng)
2020-05-27 12:19:172588 Mead用晶體管電流模擬了神經(jīng)元離子流，并基于該思想提出了后來被稱為神經(jīng)形態(tài)計算的方法。
2021-01-19 11:06:571624 模擬人腦而誕生，比如，早期淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)一般表現(xiàn)為：多個輸入層“神經(jīng)元”負(fù)責(zé)接收并加工輸入信息，之后它們將信息上傳至數(shù)量較少的輸出層“神經(jīng)元”，經(jīng)過綜合加工后作出決策。于是，通過算法的演進(jìn)，人工智能讓機(jī)
2020-12-18 14:58:562604 神經(jīng)元的電路模型介紹。
2021-03-19 15:16:4414 ，是對人腦的抽象、簡化和模擬，反映人腦的基本特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是從人腦的生理結(jié)構(gòu)出發(fā)來研究人的智能行為，模擬人腦信息處理的功能。它是根植于神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、物理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)及工程等學(xué)科的一種技術(shù)。
2022-04-11 11:28:350 一項研究發(fā)現(xiàn)，人腦中新的人工神經(jīng)元和突觸可能只有神經(jīng)元大小的千分之一，速度至少是生物突觸的10000倍。
2022-08-25 17:11:03323 神經(jīng)元是大腦活動的最基本的單元，它們獨(dú)特的形狀和結(jié)構(gòu)能快速傳遞神經(jīng)系統(tǒng)信號。神經(jīng)元上的樹突是信號輸入口，它們就像“天線”一樣，在接收到信號后，引起神經(jīng)元興奮，將信號通過軸突傳遞給下一個神經(jīng)元。
2022-09-06 17:08:35974 神經(jīng)元這一名稱是為了表明正確的網(wǎng)絡(luò)控制機(jī)制和人腦是極為相似的。人腦中是沒有控制中心的。幾百萬個神經(jīng)元連接在一起，每個神經(jīng)元都能通過位數(shù)眾多的路徑向其他的神經(jīng)元發(fā)送信息。每個神經(jīng)元通常專注于某一種特殊
2022-10-30 13:28:201020 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型。
2023-02-01 13:41:09406 神經(jīng)元 6050 數(shù)據(jù)表
2023-03-13 19:23:501 神經(jīng)元匯編語言參考
2023-03-13 19:30:170 神經(jīng)元 C 參考指南
2023-03-13 19:30:310 神經(jīng)元 6050 數(shù)據(jù)表
2023-07-04 20:41:170 神經(jīng)元匯編語言參考
2023-07-04 20:47:520 神經(jīng)元 C 參考指南
2023-07-04 20:48:060 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦神經(jīng)活動的重要模式識別工具，受到了眾多科學(xué)家和學(xué)者的關(guān)注。然而，近年來DNN的改進(jìn)與優(yōu)化工作主要集中于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)的設(shè)計，神經(jīng)元模型的發(fā)展一直非常有限。神經(jīng)生物學(xué)和認(rèn)知
2023-12-04 11:12:16188 
DeepSouth 超級計算機(jī)相較于其它超級電腦的獨(dú)特之處在于，其設(shè)計以仿效人腦工作模式的神經(jīng)形態(tài)工程為基礎(chǔ)，需能量更少、效率更高，且體積遠(yuǎn)小于同類產(chǎn)品。
2024-01-03 10:01:23211 
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