Neuromorphe Technik Die Praxis, elektrische analoge Schaltungssysteme zu verwenden, um neurobiologische Strukturen zu imitieren, die im Nervensystem vorhanden sind

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Was ist Neuromorphic Engineering? Neuromorphic Computing und Neuromorphic Engineering sind beide Begriffe, die sich auf dasselbe beziehen: die Verwendung von Very-Large-Scale-Integration-Systemen (VLSI). Integrieren Sie elektrische analoge Schaltungen, um neurobiologische Strukturen zu simulieren, die im Nervensystem zu finden sind. Jedes elektronische Ger?t, das Berechnungen mit Hilfe von k?nstlichen Neuronen durchf?hrt, die als physische Strukturen implementiert sind, wird als neuromorpher Computer oder Chip bezeichnet. In letzter Zeit wurde das Wort "neuromorph" verwendet, um sich auf analoge, digitale, analoge/digitale Mischmodus-VLSI- und Softwaresysteme zu beziehen, die Modelle von Gehirnsystemen verk?rpern. Diese Verwendung des Begriffs ist h?ufiger geworden. Um die Implementierung des neuromorphen Rechnens auf Hardwareebene zu verwirklichen, sind Memristoren auf Oxidbasis, spintronische Speicher, Schwellenwertschalter und Transistoren einige der Komponenten, die verwendet werden k?nnen. Das Training softwarebasierter neuromorpher Systeme von spikenden neuronalen Netzen kann durch die Verwendung von Fehler-Backpropagation erreicht werden, beispielsweise durch die Verwendung von Python-basierten Frameworks wie snnTorch, oder durch die Verwendung kanonischer Lernregeln aus der biologischen Lernliteratur, beispielsweise durch die Verwendung von BindsNet. Wie Sie davon profitieren (I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen: Kapitel 1: Neuromorphic Engineering Kapitel 2: K?nstliches Neuron Kapitel 3: Bio-inspiriertes Computing Kapitel 4: Steve Furber Kapitel 5: Carver Mead Kapitel 6: Rekurrentes neurales Netzwerk Kapitel 7: Neurales Netzwerk Kapitel 8: Wetware-Computer Kapitel 9 : Computational Neurogenetic Modeling Kapitel 10: Spiking Neural Network Kapitel 11: Neurorobotik Kapitel 12: Misha Mahowald Kapitel 13: Memristor Kapitel 14: Physikalisches neuronales Netzwerk Kapitel 15: NEIN MFET Kapitel 16: Massimiliano Versace Kapitel 17: Kwabena Boahen Kapitel 18: SpiNNaker Kapitel 19: Kognitiver Computer Kapitel 20: Glossar der k?nstlichen Intelligenz Kapitel 21: Hai Li (II) Beantwortung der ?ffentlichen Top-Fragen zum Thema Neuromorphic Engineering. (III) Beispiele aus der Praxis f?r den Einsatz von Neuromorphic Engineering in vielen Bereichen. (IV) 17 Anh?nge, um kurz 266 neue Technologien in jeder Branche zu erkl?ren, um ein umfassendes 360-Grad-Verst?ndnis von Neuromorphic Engineering zu erhalten. Technologien. An wen richtet sich dieses Buch? Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die ?ber grundlegende Kenntnisse oder Informationen hinausgehen m?chten f?r jede Art von neuromorphem Engineering.画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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