类脑智能的计算基础.pptx

该【类脑智能的计算基础 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【类脑智能的计算基础 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。类脑智能的计算基础类脑智能基础:神经形态计算脉冲神经网络:时间编码机制突触可塑性:学****和记忆的基础自组织映射:无监督学****机制脑启发硬件:模拟神经元和突触类脑算法:基于神经科学原理神经认知系统:模仿认知过程类脑智能的应用:跨领域潜力ContentsPage目录页类脑智能基础:神经形态计算类脑智能的计算基础类脑智能基础:神经形态计算主题名称:,包括静息电位、动作电位和突触传递。-赫胥黎模型、积分-放电模型和神经网络模型。。主题名称:。(LTP)和长时程抑制(LTD)是突触可塑性的主要形式,它们允许神经网络随着时间的推移进行学****和适应。。类脑智能基础:神经形态计算主题名称:,构成具有特定功能的复杂网络。,如层级组织、反馈连接和局部连接,对网络的计算能力有重要影响。,如卷积神经网络和循环神经网络,已在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著成就。主题名称:,以最小化损失函数并提高网络性能。、梯度下降法和进化算法。、稳定性和泛化能力是类脑智能开发的关键因素。类脑智能基础:神经形态计算主题名称:。。。主题名称:、医疗诊断、金融预测等领域有广泛的应用。。脉冲神经网络:时间编码机制类脑智能的计算基础脉冲神经网络:(SNN)中的时间编码机制是一种将信息编码在神经元脉冲的放电时间模式中的方法。。,其中信息以脉冲的形式而不是连续信号进行编码。(STDP)是SNN中的一种学****机制,它允许根据脉冲的相对时间调整突触强度。(LTP)和长时程抑制(LTD),这是在生物神经元中观察到的长期突触变化。,并相应地调整其连接强度。脉冲神经网络:,它模拟了生物神经元的电和化学特性。,例如振荡、混沌和同步。,例如语音和手势识别。,这允许它们以更高的效率进行实时计算。。。脉冲神经网络:,SNN的计算成本较低,因为它们仅在脉冲事件时才活动。,例如嵌入式系统和传感器网络。。,例如神经形态芯片和光子SNN。、时空推理和类脑人工智能等领域显示出巨大的潜力。