電子發(fā)燒友早八點(diǎn)訊：近日，中國(guó)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(gè)晶體管能模擬大腦中的單個(gè)神經(jīng)元執(zhí)行計(jì)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 01:09:11
1114 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(bào)》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(jì)算機(jī)芯片 Koniku Kore，該芯片是世界首個(gè)具有嗅覺并可以識(shí)別爆炸物等氣味的芯片。
2017-08-29 09:28:021849 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(jiǎn)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(guó)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
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(xiàng)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(gè)暫時(shí)癱瘓的貓的行走。不僅芯片上的信號(hào)能用來激勵(lì)
2010-12-16 11:57:29
個(gè) Arm 處理器，它們組成了一個(gè)尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第二，一個(gè)位于海德保的物理模型機(jī)，模擬電子模型，由400萬個(gè)神經(jīng)元和20個(gè)硅晶片上的10億個(gè)突觸組成。作為短期利益，HBP 希望其神經(jīng)形態(tài)學(xué)平臺(tái)能夠提高
2022-04-16 15:01:00
輸入矢量，R為輸入矢量維數(shù)，S1為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，S2為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，W1為隱含層神經(jīng)元權(quán)值矩陣，W2為輸出層權(quán)值矩陣，b1為隱含層神經(jīng)元閥值，b2為隱含層神經(jīng)元閥值，n1為隱含層輸入節(jié)點(diǎn)，n2
2018-10-24 11:36:52
神經(jīng)元 第3章 EBP網(wǎng)絡(luò)(反向傳播算法) 3.1 含隱層的前饋網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則 3.2 Sigmoid激發(fā)函數(shù)下的BP算法 3.3 BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測(cè)試 3.4 BP算法的改進(jìn) 3.5 多層
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
腦電溯源定位即腦電逆向問題，是根據(jù)頭表記錄到的電位信號(hào)，反向推算出估計(jì)的腦內(nèi)神經(jīng)活動(dòng)源的位置、方向和強(qiáng)度信息。–本質(zhì)上，腦電逆問題是非線性優(yōu)化問題，考慮到計(jì)算的復(fù)雜性，因而近似規(guī)約為線性問題 Y
2021-12-29 07:42:14
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(dòng)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(duì)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(huì)的。第3章 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)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(shí)別層神經(jīng)元，識(shí)別層每一個(gè)神經(jīng)元對(duì)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(dòng)態(tài)增長(zhǎng)以增加心得模式類。在接收到輸入信號(hào)后，識(shí)別層神經(jīng)元之間開始進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，競(jìng)爭(zhēng)的最簡(jiǎn)單方式是計(jì)算輸入向量與每個(gè)識(shí)別層神經(jīng)元所
2019-07-21 04:30:00
期望的輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法推導(dǎo)（更新權(quán)重和偏倚）：從上面推導(dǎo)可以發(fā)現(xiàn)：對(duì)于任意從神經(jīng)元i（輸出神經(jīng)元/隱層神經(jīng)元）至 神經(jīng)元j（隱層神經(jīng)元/輸出層神經(jīng)元）的權(quán)重w ijwijw_{ij}，其權(quán)重更新
2019-07-21 04:00:00
其實(shí)是對(duì)神經(jīng)元的模擬和簡(jiǎn)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(duì)真實(shí)世界物體所作出的交互反應(yīng)
2023-09-13 16:41:18
`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(duì)真實(shí)世界
2018-10-23 16:16:02
人工智能發(fā)展第一階段，開發(fā)近紅外光激發(fā)的納米探針，監(jiān)測(cè)大腦深層活動(dòng)，理解神經(jīng)系統(tǒng)功能機(jī)制。開發(fā)、設(shè)計(jì)電壓敏感納米探針一直是個(gè)技術(shù)難關(guān)。群體神經(jīng)元活動(dòng)的在體監(jiān)測(cè)是揭示神經(jīng)系統(tǒng)功能機(jī)制的關(guān)鍵。近日《美國(guó)
2021-07-28 07:51:24
在神經(jīng)元軸突上的節(jié)狀組織就是髓鞘，右邊是放大的髓鞘結(jié)構(gòu)圖。填補(bǔ)了大腦類器官模型的關(guān)鍵性空白研究人員用佩梅病（Pelizaeus-Merzbacher，這是一種罕見而致命的遺傳病，會(huì)阻礙髓鞘的生成）患者
2018-08-21 09:26:52
再往上推一些，以全身神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)元數(shù)而論，水母有800個(gè)，果蠅10萬個(gè)，螞蟻25萬個(gè)，蜜蜂96萬個(gè)，蟑螂100萬個(gè)；而人類光是大腦皮質(zhì)上的神經(jīng)元，就約有1000億個(gè)。 「開源蟲計(jì)畫」至今進(jìn)入第五年，其
2015-03-04 16:50:09
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測(cè)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
一個(gè)病人坐在腦磁圖(MEG)掃描儀里。當(dāng)一組神經(jīng)元同步發(fā)射時(shí)，MEG 掃描儀可以迅速從神經(jīng)元的電流中檢測(cè)到微弱的磁場(chǎng)。隨著新技術(shù)的出現(xiàn)，科學(xué)家們將其添加到他們的技能庫中，幫助加深我們對(duì)大腦的理解
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(duì)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
對(duì)自由活動(dòng)大鼠神經(jīng)信號(hào)的采集和處理系統(tǒng)進(jìn)行了研究設(shè)計(jì), 主要包括腦電信號(hào)采集電極、前置放大和簡(jiǎn)單的濾波, 應(yīng)用片上可編程系統(tǒng)(PSoC)對(duì)信號(hào)進(jìn)一步放大、實(shí)現(xiàn)AD轉(zhuǎn)換并存儲(chǔ)再經(jīng)SPI總線控制無線發(fā)射
2012-11-22 14:59:39
,采用神經(jīng)元芯片實(shí)現(xiàn)通信控制并完成注水測(cè)調(diào)的任務(wù)。通過電力線載波實(shí)現(xiàn)地面設(shè)備與井下儀器的通信,解決了井下儀器的供電問題,更解決了現(xiàn)有測(cè)調(diào)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性差和不穩(wěn)定的問題,進(jìn)一步提高了井下配注的準(zhǔn)確性和測(cè)調(diào)系統(tǒng)
2010-05-06 09:06:22
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(xiàng)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(gè)
2009-11-28 12:13:36
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
交叉相連的神經(jīng)元啟發(fā)。但與大腦中一個(gè)神經(jīng)元可以連接一定距離內(nèi)的任意神經(jīng)元不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有離散的層，每一次只連接符合數(shù)據(jù)傳播方向的其它層。例如，我們可以把一幅圖像切分成圖像塊，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層。在
2017-04-20 14:15:25
，隱層神經(jīng)元的量子能級(jí)在增加的同時(shí)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(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(qǐng)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(duì)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(duì)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 12:26:45
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(gè)處理器,且內(nèi)嵌LonTalk協(xié)議,并在ROM固件映像中
2009-04-28 17:38:1869 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(chǎng)控制系統(tǒng)被控參數(shù)的
2009-07-09 15:49:4830 針對(duì)工業(yè)對(duì)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(duì)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 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(duì)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(jì)過程
2010-11-06 10:51:3127 摘要:本文介紹了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及一般原理，并討論了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在光伏系統(tǒng)中的一些應(yīng)用，如光伏系統(tǒng)最優(yōu)工作電壓的實(shí)時(shí)識(shí)別。 關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 光伏系統(tǒng) 最優(yōu)工作電壓
2011-04-27 10:17:0136 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(duì)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(duì)橋式吊車水平運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)是一個(gè)非線性、變參數(shù)、強(qiáng)耦合的對(duì)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 為解決傳統(tǒng)空調(diào)系統(tǒng)中布線帶來的不便及傳統(tǒng) PID控制 適應(yīng)性、魯棒性差的問題，設(shè)計(jì)出一種將WLAN技術(shù)和單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法相結(jié)合的空調(diào)系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的空調(diào)系統(tǒng)相比較，該系
2011-06-22 14:59:2523 將一種根據(jù)誤差的大小來調(diào)節(jié)比例系數(shù)K值的單神經(jīng)元PI控制器引入到逆變器的控制回路中，可以實(shí)現(xiàn)在線調(diào)整參數(shù)，在一定程度上不依賴于系統(tǒng)的模型。仿真結(jié)果表明：與常規(guī)的PI控制
2012-04-05 15:27:5084 為了實(shí)現(xiàn)海量資料實(shí)時(shí)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(cè)器流信息的需求（例如將在2024年建成的SKA超級(jí)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 PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其控制系統(tǒng)-2006-2-國(guó)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 基于TMS320LF2407的神經(jīng)元控制直流調(diào)速系統(tǒng)
2016-05-05 11:37:393 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(dòng)。
2016-11-17 23:18:552775 基于模糊聚類的神經(jīng)元識(shí)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(shí)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(jí)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(duì)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(jiǎn)化描述；其次，建立了習(xí)慣化和去習(xí)慣化
2017-11-29 10:52:540 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 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(huì)是否需要進(jìn)位，從而學(xué)會(huì)加法#in
2018-07-29 10:06:018784 美國(guó)研究人員日前發(fā)明了一種基于人腦構(gòu)造設(shè)計(jì)的全新芯片電路板“Neurogrid”。據(jù)悉，Neurogrid能夠模擬人腦中的100萬個(gè)神經(jīng)元和數(shù)十億個(gè)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 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(gè)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(duì)新的任務(wù)。
2019-07-01 17:28:581178 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 
800萬神經(jīng)元，比CPU快1000倍！
2019-07-18 15:33:572463 英特爾64芯片神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)Pohoiki Beach，在研究試驗(yàn)中取得突破性成果
2019-07-23 17:36:262636 7月16日消息，近日，因特爾宣布全新神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)，代號(hào)為“Pohoiki Beach”，其包含64顆“Loihi”芯片，集成1320億個(gè)晶體管，總面積3840平方毫米，擁有800萬個(gè)神經(jīng)元、80億個(gè)突觸。
2019-07-29 15:01:001003 神經(jīng)模態(tài)芯片近幾年來的落地方向按照神經(jīng)元規(guī)模可以分成兩類。
2019-08-09 18:46:252114 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(chǔ)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 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(hào)，再現(xiàn)神經(jīng)元的電特性。
2019-12-05 14:07:584190 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 現(xiàn)場(chǎng)總線，它采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)方法，通過網(wǎng)絡(luò)變量把網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化為參數(shù)設(shè)置。LonWorks技術(shù)的核心是神經(jīng)元（Neuron）芯片，這個(gè)神經(jīng)元片中有三個(gè)8位的CPU，它們不僅可以用作LonWorks
2020-04-08 10:15:381319 
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(hào)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(dòng)作的可能性就越大，不執(zhí)行（對(duì)應(yīng)函數(shù)值為0）的可能性越小。
2020-04-17 14:53:255473 １９９３年美國(guó)Ｅｃｈｅｌｏｎ公司發(fā)明了Ｌｏｎｗｏｒｋｓ技術(shù)，該技術(shù)提供了一個(gè)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 
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(jiǎn)單，運(yùn)算量小，實(shí)時(shí)性好，控制品質(zhì)優(yōu)，對(duì)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(zhǎng)度的增加會(huì)降低其精度并延長(zhǎng)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 神經(jīng)元是大腦活動(dòng)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(hào)。神經(jīng)元上的樹突是信號(hào)輸入口，它們就像“天線”一樣，在接收到信號(hào)后，引起神經(jīng)元興奮，將信號(hào)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 功能，但是任何一個(gè)神經(jīng)元的故障不會(huì)影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。 對(duì)開發(fā)者和集成商而言，神經(jīng)元芯片的優(yōu)勢(shì)在于它的完整性。它內(nèi)嵌的通信協(xié)議和處理器避免了在這些方面的任何開發(fā)和編程。它參考了前面所提過的通信協(xié)議的ISO/OSI參
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(jiǎn)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 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦神經(jīng)活動(dòng)的重要模式識(shí)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(jì)，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 
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