IBM蘇黎世研究中心制成了世界上第一個(gè)人造納米尺度隨機(jī)相變神經(jīng)元。IBM已經(jīng)構(gòu)建了由500個(gè)該神經(jīng)元組成的陣列,并讓該陣列以模擬人類大腦的工作方式進(jìn)行信號處理。
2016-08-05 11:34:57988 介紹了一種單神經(jīng)元自適應(yīng)控制的方法,并提出了在線調(diào)整的方法。該方法結(jié)構(gòu)簡單,便于在分散控制系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。
2018-08-31 08:31:0013431 1、英特爾將神經(jīng)擬態(tài)研究系統(tǒng)擴(kuò)展至1億個(gè)神經(jīng)元 英特爾宣布其最新神經(jīng)擬態(tài)研究系統(tǒng)Pohoiki Springs已準(zhǔn)備就緒,將提供1億個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算能力。英特爾將向英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)(INRC
2020-03-20 09:50:033614 =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
英國劍橋大學(xué)29日發(fā)布的一項(xiàng)研究成果顯示,研究人員成功將石墨烯電極植入小鼠腦部,并直接與神經(jīng)元連接,這項(xiàng)技術(shù)未來可用于修復(fù)截肢、癱瘓甚至帕金森氏 癥患者的感知功能,協(xié)助他們更好地康復(fù)。石墨烯是從
2016-02-01 15:39:08
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)字復(fù)制到電子設(shè)備上。神經(jīng)電子接口是在大腦和外部設(shè)備之間傳輸信息的大腦-計(jì)算機(jī)接口。目前,還沒有足夠的神經(jīng)電子接口,使得這種數(shù)字化大腦模擬變得困難。然而,隨著鐵電器件、納米線網(wǎng)絡(luò)、有機(jī)材料
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(jì)算誤差。誤差計(jì)算 式中tPI為i節(jié)點(diǎn)期望輸出值;aPI為i節(jié)點(diǎn)計(jì)算輸出值。 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元個(gè)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(gè)神經(jīng)元[MOU1] 每天要進(jìn)行數(shù)萬次的計(jì)算計(jì)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
的使用,減少了節(jié)點(diǎn)數(shù),節(jié)約了開支。1、LONWORKS神經(jīng)元芯片神經(jīng)元芯片選用的是 TOSHIBA的64腳的TMPN3150B1AF,它通過11只I/O引腳與指定的外部硬件相連,這11只引腳可配置多種
2018-12-20 10:57:49
學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域,是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng),特別是大腦)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型,用于對函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)
2019-03-03 22:10:19
的過程中,要留給大家自己體會的。第3章 深度學(xué)習(xí)簡史從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元開始介紹感知機(jī)算法,主要是介紹深度學(xué)習(xí)一些主要概念背后的靈感,為深入了解他們的工作原理打下基礎(chǔ)。左圖是人類大腦的神經(jīng)元,右圖是感知器
2019-07-25 16:07:04
給識別層神經(jīng)元,識別層每一個(gè)神經(jīng)元對應(yīng)實(shí)個(gè)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(jì)算輸入向量與每個(gè)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(jì)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(gè)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
(Artificial Neural Network,即ANN) 可以概括的定義為:
由大量具有適應(yīng)性的處理元素(神經(jīng)元)組成的廣泛并行互聯(lián)網(wǎng)絡(luò),它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實(shí)世界物體所作出的交互反應(yīng)
2023-09-13 16:41:18
,但計(jì)算機(jī)則很難做到這一點(diǎn)。 大腦是由生物神經(jīng)元構(gòu)成的巨型網(wǎng)絡(luò),它在本質(zhì)上不同于計(jì)算機(jī),是一種大規(guī)模的并行處理系統(tǒng),它具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶、綜合等能力,并有巧妙的信息處理方法。
2023-09-27 06:13:57
`人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,即ANN) 可以概括的定義為:由大量具有適應(yīng)性的處理元素(神經(jīng)元)組成的廣泛并行互聯(lián)網(wǎng)絡(luò),它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實(shí)世界
2018-10-23 16:16:02
化學(xué)會志》期刊報(bào)導(dǎo)一項(xiàng)新的研究成果:研究人員開發(fā)了一種可用近紅外光激發(fā)的電壓熒光納米探針,并用它監(jiān)測斑馬魚和小鼠腦中神經(jīng)元膜電位的動態(tài)變化。目前神經(jīng)元鈣離子熒光成像是主要手段之一,但相比于神經(jīng)脈沖信號
2021-07-28 07:51:24
”,可以為細(xì)胞提供與實(shí)際人類大腦相似的交互環(huán)境,研究人員可以在這些環(huán)境中更清晰地觀察大腦的發(fā)育和功能,研究相關(guān)大腦疾病的療法,并對有應(yīng)用前景的新藥物進(jìn)行測試。髓鞘是一種覆蓋在神經(jīng)纖維上的結(jié)構(gòu),可以幫助神經(jīng)元
2018-08-21 09:26:52
`跨國人工智慧研究「開源蟲計(jì)畫」(OpenWorm)又有新突破!研究團(tuán)隊(duì)模擬一般土壤中常見的「線蟲」(Caenorhabditis elegans)全身 302 個(gè)神經(jīng)元開發(fā)而成的軟體程式,近期已能
2015-03-04 16:50:09
。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想起源于1943年McCulloch 和 Pitts 提出的神經(jīng)元模型[19],簡稱 MCP 神經(jīng)元模 型。它是利用計(jì)算機(jī)來模擬人的神經(jīng)元反應(yīng)的過 程,具有開創(chuàng)性意義。此模型將神經(jīng)元反應(yīng)簡化
2022-08-02 10:39:39
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測試模型的特定用例。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)或神經(jīng)元結(jié)構(gòu),使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù),使其能夠解決復(fù)雜的問題。雖然有許多網(wǎng)絡(luò)類型,但本系
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(jì)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
的振蕩發(fā)散,本次選取的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1 個(gè)3 層BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)( 含1 個(gè)隱層),隱單元及輸出單元用sigmoid 函數(shù)輸出,輸出共分為10 類,即輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10.由于輸入矢量為處理后的手部加速度
2018-11-13 16:04:45
如何去設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)神經(jīng)元控制器?求過程
2021-05-17 06:56:43
第一層的每一個(gè)神經(jīng)元都把數(shù)據(jù)傳遞到第二層。第二層的神經(jīng)元也是完成類似的工作,把數(shù)據(jù)傳遞到第三層,以此類推,直到最后一層,然后生成結(jié)果。每一個(gè)神經(jīng)元都為它的輸入分配權(quán)重,這個(gè)權(quán)重的正確與否與其執(zhí)行的任務(wù)
2017-04-20 14:15:25
量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不僅解決了一個(gè)可測試點(diǎn)問題,并提高了辨識故障類別的能力,而且在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前,利用主元分析降低了網(wǎng)絡(luò)輸入維數(shù)。通過實(shí)驗(yàn)可以看出,這種方法不僅能實(shí)現(xiàn)模擬電路單軟軟故障診斷,也能實(shí)現(xiàn)多軟軟
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(gè)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(jì)算單...
2021-07-26 06:23:59
這是我做的單神經(jīng)元pid的simulink和s函數(shù),仿真時(shí)候出現(xiàn)了“未定義函數(shù)或變量 'u1'。”的錯(cuò)誤,請問是怎么回事?這是我的s函數(shù)m文件function [sys,x0,str,ts
2019-03-22 11:35:50
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(shí)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
基于單神經(jīng)元的張力控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真
Design and Simulation of the Tension Control System Based on Single Neuron
2009-03-16 12:26:4519 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 倒立擺是非線性、不穩(wěn)定的系統(tǒng)。本文使用單神經(jīng)元PID 控制算法,設(shè)計(jì)出基于小車位移和擺桿擺角兩個(gè)回路的單神經(jīng)元PID 控制器,并與傳統(tǒng)的PD 控制策略相比較,驗(yàn)證了其有效
2009-06-11 16:39:4023 提出了一種基于遺傳算法的模糊一神經(jīng)元控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)水泥廠球磨機(jī)自控的設(shè)計(jì)方案。將遺傳算法與模糊邏輯、神經(jīng)元控制相結(jié)合,可以較好地解決球磨機(jī)現(xiàn)場控制系統(tǒng)被控參數(shù)的
2009-07-09 15:49:4830 本文主要介紹了采用有監(jiān)督Hebb 學(xué)習(xí)算法的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID 控制器以及采用以輸出誤差平方為性能指標(biāo)的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID 控制器的控制算法及其仿真實(shí)現(xiàn),總結(jié)出了兩種基于單
2009-07-30 16:34:0036 針對工業(yè)對象中普遍存在的大滯后、非線性、時(shí)變等復(fù)雜特性,本文結(jié)合PID 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器,仿真結(jié)果表明, 該控制器具有很高的靈活性與魯
2009-08-24 08:34:2717 提出一種單神經(jīng)元二自由度PID 控制方法,將前饋型二自由度PID 的五個(gè)參數(shù)分別對應(yīng)于單神經(jīng)元的五個(gè)權(quán)值,將二次型性能指標(biāo)Pe2 (k) + QΔu 2 (k)作為控制算法中加權(quán)系數(shù)學(xué)習(xí)的優(yōu)化
2009-08-27 08:35:3711 詳細(xì)介紹了將神經(jīng)元的學(xué)習(xí)特性結(jié)合常規(guī)的PID控制算法,設(shè)計(jì)出單神經(jīng)元控制器,并將其應(yīng)用于光伏并網(wǎng)逆變電源控制系統(tǒng)中太陽能電池最大功率點(diǎn)跟蹤控制中。仿真試驗(yàn)表明,
2009-09-03 14:45:4922 針對工業(yè)對象中普遍存在的大滯后、非線性、時(shí)變等復(fù)雜特性,本文結(jié)合PID與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器,仿真結(jié)果表明, 該控制器具有很高的靈活性與魯棒性,能取得
2010-07-20 14:41:5722 文中給出從微分先行PID 算法派生出的神經(jīng)元PID 控制器,并利用MATLAB/SIMULINK仿真軟件對該控制器在電加熱爐中的應(yīng)用進(jìn)行仿真研究。仿真結(jié)果表明,神經(jīng)元微分先行PID 控制不但具有微分先
2011-05-23 15:29:4266 針對橋式吊車水平運(yùn)動系統(tǒng)是一個(gè)非線性、變參數(shù)、強(qiáng)耦合的對象,本文設(shè)計(jì)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 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其控制系統(tǒng)-2006-2-國防工業(yè)出版社-舒懷林。
2016-04-01 15:06:560 基于神經(jīng)元控制的SVPWM整流器直接功率控制
2016-03-30 18:24:1415 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 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 空調(diào)房間溫度的智能單神經(jīng)元內(nèi)模控制_首善良
2017-03-15 08:00:000 基于單神經(jīng)元PID的WSNs鄰居節(jié)點(diǎn)級功率控制算法_何世鈞
2017-03-19 19:19:351 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 基于LM3S8962ARM的神經(jīng)元控制直流調(diào)速系統(tǒng)
2017-10-11 10:06:246 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(jì)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 據(jù)了解,這項(xiàng)技術(shù)可以讓更多科學(xué)家對單個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行研究,并且去了解單個(gè)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(xiàng)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 計(jì)算機(jī)有單獨(dú)的處理和存儲單元,而大腦使用神經(jīng)元來執(zhí)行這兩種功能。據(jù)物理學(xué)家組織網(wǎng)報(bào)道,憑借憶阻器和晶體管的組合特性,該新型器件包含多個(gè)端子,能像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那樣運(yùn)行。
2018-06-13 09:25:00849 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由成千上萬個(gè)層層互聯(lián)的人工神經(jīng)元組成,單個(gè)神經(jīng)元接收來自下一層神經(jīng)元的輸入,一旦這個(gè)組合輸入超出訓(xùn)練期間設(shè)定的閾值,其就會輸出到上層的多個(gè)神經(jīng)元上。這意味著,單個(gè)神經(jīng)元、芯片要檢索特定
2018-03-02 13:55:00998 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多獨(dú)立的神經(jīng)元組成,這些神經(jīng)元以復(fù)雜且反直覺的方式結(jié)合起來,進(jìn)而解決各種具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。這種復(fù)雜性賦予了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的功能,但也使其成為一個(gè)令人困惑且不透明的黑箱。
2018-03-26 11:45:133373 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的神經(jīng)元是什么,有什么用。作為AI入門小白,參考了一些文章,想記點(diǎn)筆記加深印象,發(fā)出來是給有需求的童鞋學(xué)習(xí)共勉,大神輕拍!
2018-06-17 22:31:0911097 AI能夠映射大腦神經(jīng)元。人類大腦包含大約860億個(gè)神經(jīng)元,并且一個(gè)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 “這篇論文從技術(shù)成就的角度來說絕對是杰作。”洛克菲勒大學(xué)神經(jīng)生物學(xué)家Cornelia Bargmann表示。Bargmann研究秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)系統(tǒng)。秀麗隱桿線蟲的302個(gè)神經(jīng)元的布線圖,或者說
2018-07-26 17:25:502645 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 10:06:018783 谷歌公司和德國馬普學(xué)會的研究人員聯(lián)合開發(fā)出了一種回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠描繪出人類大腦的神經(jīng)元圖譜。
2018-08-05 11:21:033700 利用NIR-GECO1、GCaMP6f和RCaMP1.07對游離神經(jīng)中自發(fā)性神經(jīng)活動進(jìn)行三色熒光成像這項(xiàng)研究是建立于Campbell實(shí)驗(yàn)室先前工作的基礎(chǔ)上,專注于開發(fā)一種可視化且可操縱單個(gè)神經(jīng)元的工具包。
2019-01-28 16:08:493185 作為機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)利器,Intel? Movidius神經(jīng)元計(jì)算棒已經(jīng)更新至第2代,全新的計(jì)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 一項(xiàng)關(guān)于神經(jīng)元的研究,讓眾人看嗨了。
2019-07-09 17:24:073444 該研究通過在頭部固定小鼠中建立一套聽覺相關(guān)的抉擇行為任務(wù),同時(shí)使用雙光子成像技術(shù)記錄清醒小鼠的聽覺皮層第2/3層群體神經(jīng)元的反應(yīng),解析了對感覺信息進(jìn)行范疇化(categorization)的皮層神經(jīng)元群體運(yùn)算機(jī)制。
2019-07-22 15:13:013331 在底特律舉辦的美國國防部高級研究計(jì)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(gè)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 人腦的計(jì)算方式和傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)完全不同。在人腦中,神經(jīng)元相當(dāng)于處理器,一個(gè)成年人的大腦至少有數(shù)百億個(gè)神經(jīng)元,每個(gè)神經(jīng)元都與其它神經(jīng)元相連,它們的連接處被稱為突觸,突觸是人腦的存儲器,用計(jì)算機(jī)術(shù)語來說,這是一個(gè)極其龐大的分布式計(jì)算系統(tǒng)。
2019-09-18 17:41:372009 在東南大學(xué)召開的2019神經(jīng)元重建與應(yīng)用國際研討會中,VR網(wǎng)獲悉,東南大學(xué)腦科學(xué)和智能技術(shù)研究院及東南大學(xué)-艾倫研究所腦數(shù)據(jù)聯(lián)合中心,開發(fā)出了世界首套構(gòu)建全腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的系統(tǒng),這也是目前世界最大、最精確的神經(jīng)元三維結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)產(chǎn)能世界第一。
2019-10-24 09:46:162398 英特爾宣布將推出名為“Pohoiki Springs”的最新神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算系統(tǒng),計(jì)算能力相當(dāng)于1億個(gè)神經(jīng)元,能夠模擬人腦,消耗更少的能量執(zhí)行更快的計(jì)算。
2020-03-22 23:19:342265 2020年3月19日今天,英特爾宣布其最強(qiáng)大的最新神經(jīng)擬態(tài)研究系統(tǒng)Pohoiki Springs已準(zhǔn)備就緒,將提供1億個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算能力。英特爾將向英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)(INRC)的成員提供這一
2020-03-23 14:20:56431 OpenAI今天發(fā)布了Microscope,這是一個(gè)神經(jīng)元可視化庫,從九個(gè)流行的或大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始??偠灾?,該集合包含數(shù)百萬張圖像。
2020-04-15 21:10:142789 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(gè)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 刺突神經(jīng)元的回路使大腦功能成為可能,這些回路通過微觀但高度復(fù)雜的連接(稱為突觸)連接在一起。
2020-04-24 17:16:133218 提出了一種基于單神經(jīng)元自適應(yīng)控制的壓電陶瓷驅(qū)動器遲滯補(bǔ)償方法。對于給定的期望軌跡,利用Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則,根據(jù)實(shí)際軌跡和期望軌跡之間的誤差動態(tài)調(diào)整PEA的控制輸入。具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的單神經(jīng)元
2020-05-07 08:00:004 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(jì)算的方法。
2021-01-19 11:06:571624 與傳統(tǒng)的單光子寬視野熒光顯微鏡相比,多光子顯微鏡(MPM)具有光學(xué)切片和深層成像等功能,這兩個(gè)優(yōu)勢極大地促進(jìn)了研究者們對于完整活體大腦深處神經(jīng)的了解與認(rèn)識。2019年,Jerome Lecoq等人從大腦深處的神經(jīng)元成像、大量神經(jīng)元成像、高速神經(jīng)元成像這三個(gè)方面論述了相關(guān)的MPM技術(shù)[1]
2020-12-26 03:19:421368 神經(jīng)元的電路模型介紹。
2021-03-19 15:16:4414 文獻(xiàn)提出了一種基于單個(gè)自適應(yīng)神經(jīng)元的非模型直接控制方法。它的顯著特點(diǎn)是無需進(jìn)行系統(tǒng)建模,充分利用神經(jīng)元的關(guān)聯(lián)搜索和學(xué)習(xí)能力來實(shí)現(xiàn)控制目的。該控制器結(jié)構(gòu)非常簡單,運(yùn)算量小,實(shí)時(shí)性好,控制品質(zhì)優(yōu),對模型
2021-04-06 09:49:291642 脈沖神經(jīng)元有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過梯度下降法調(diào)整神經(jīng)元的突觸權(quán)值,但目標(biāo)學(xué)習(xí)序列長度的增加會降低其精度并延長學(xué)習(xí)周期。為此,提出一種帶延遲調(diào)整的梯度下降學(xué)習(xí)算法。將每個(gè)突觸的延遲作為學(xué)習(xí)參數(shù),在學(xué)習(xí)過程中
2021-06-11 16:37:4112 交流伺服神經(jīng)元PID控制器研究(深圳市澳萊特電源技術(shù)有限公司)-該文檔為交流伺服神經(jīng)元PID控制器研究總結(jié)文檔,是一份不錯(cuò)的參考資料,感興趣的可以下載看看,,,,,,,,,,,,,,,,,
2021-09-22 15:09:1911 一項(xiàng)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(gè)神經(jīng)元。
2022-09-06 17:08:35974 人類中樞神經(jīng)系統(tǒng)(CNS)內(nèi)的神經(jīng)回路由具有不同生物物理和功能特征的興奮性/抑制性神經(jīng)元細(xì)胞形成。
2022-09-20 11:19:571712 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(gè)神經(jīng)元連接在一起,每個(gè)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(gè)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)是模擬人體生物神經(jīng)元原理構(gòu)建的,比較基礎(chǔ)的有M-P模型,它按照生物
神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和工作原理構(gòu)造出來的一個(gè)抽象和簡化的模型。
2023-02-24 16:06:521079 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 功率放大器基于Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則的壓電陶瓷驅(qū)動器單神經(jīng)元自適應(yīng)磁滯補(bǔ)償
2023-08-03 14:42:510 神經(jīng)科學(xué)的研究表明,神經(jīng)元的學(xué)習(xí)能力是生物神經(jīng)系統(tǒng)完成學(xué)習(xí)和記憶任務(wù)的重要基礎(chǔ),這些機(jī)理可促使我們在神經(jīng)元設(shè)計(jì)和優(yōu)化方面進(jìn)一步提高DNN的性能。
2023-12-04 11:12:16188
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