人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）已成为机器学习领域的核心算法之一，推动了自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶、语音识别、医疗诊断和推荐系统等多个领域的技术进步。近年来，人工神经网络在众多领域得到了广泛应用。在应用人工神经网络之前，需要确定网络结构并对其进行训练。网络结构的选择通常

互联网 数据量呈爆炸式增长，数据对社会生产和生活的影响越来越大，数据挖掘技术的应用也越来越广泛。数据挖掘过程是一个反复多次的人机交互过程，它包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评估模型等。主要的数据挖掘算法包括关联分析、序列模式挖掘、分类算法及聚类算法等。 据了解，WIMI微美全息

虽然我们糊状的大脑似乎与计算机处理器中的芯片大相径庭，但科学家对两者的比较已经有很长的历史。正如阿兰·图灵在1952年所说:“我们对大脑像冷粥一样的稠度不感兴趣。”也就是说，媒介并不重要，重要的是计算能力。如今，最强大的人工智能系统使用基于深度学习的机器学习方法，该算法通过调整大量的数据隐藏层相互连接的节点来拟合数据，

模仿大脑的算法来了，可帮助人工神经网络节省内存和能量学术头条 · 刚刚微信扫码1该算法可根据人脑模型进行学习，适应不断变化的需求，其在线学习的特性也极大节省了能量。图片来源@视觉中国文丨学术头条如今，人工智能的发展如火如荼，广泛应用到了图像、自然语言、人机对话等各个领域，对各个产业进行了变革。在移动应用中，人工智能广

图片来源@全景视觉文丨学术头条几十年来，神经科学在人工智能的研究历程中起到了举足轻重的作用，人工智能的奠基人 Donald Hebb、Warren McCulloch、Marvin Minsky 和 Geoff Hinton最初的研究动力均源自对他们大脑工作机理的浓厚兴趣，当时的研究人员也一直试图模仿大脑的功能，构建神

传统的计算机将数据储存在内存中，然后传送到处理器运算。这种来回“搬运”数据的活动耗费能源和时间，被认为是冯·诺依曼计算架构的核心瓶颈。而人类的大脑却并非如此，而是直接在记忆体里计算。被认为具有“存算一体”潜力的忆阻器，因而成为类脑计算领域的热门器件。近日，清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强团队与合

（原标题：清华用忆阻器制人工神经网络芯片，能效比GPU高两个数量级）澎湃新闻记者 虞涵棋传统的计算机将数据储存在内存中，然后传送到处理器运算。这种来回“搬运”数据的活动耗费能源和时间，被认为是冯・诺依曼计算架构的核心瓶颈。而人类的大脑却并非如此，而是直接在记忆体里计算。被认为具有“存算一体”潜力的忆阻器，因而成为类脑计

人类某些神经元的树突，可以执行之前认为需要整个神经网络才能完成的逻辑运算。目前对于计算机科学家来讲，人工神经网络构建，往往基于这样一个概念：神经元是一个简单的、非智能的开关，神经网络的信息处理来源于数万（数万亿）个神经元之间的连接。然后神经科学家对于人脑的研究发现却并不是如此。在神经科学的诸多研究中已经发现，人脑在信息

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按：人类某些神经元的树突，可以执行之前认为需要整个神经网络才能完成的逻辑运算。 目前对于计算机科学家来讲，人工神经网络构建，往往基于这样一个概念：神经元是一个简单的、非智能的开关，神经网络的信息处理来源于数万（数万亿）个神经元之间的连接。然后神经科学家对于人脑的研究发

大多数人工神经网络忽略了生物神经网络的尖峰特性，这使得简化底层模型以及诸如反向传播等学习技术成为可能。但是，这样做是否违背了生物神经网络最核心的原则了呢？ 在大多数人工神经网络模型中，激活只是与神经元本身相关的实数值。然而，这并不是生物神经网络中的实态。 当一个神经元达到阈值，并且有一个确切的时间点与之