Ngày nay, nghiên cứu khoa học tập trung vào các giải pháp thay thế để tạo ra các hệ thống máy tính phi truyền thống, chẳng hạn như kiến ​​trúc mạng nơ-ron, trong đó bản chất ngẫu nhiên và động lực học trực tiếp của các mô hình memristive đóng vai trò quan trọng. Các tính năng của memristor giúp có thể chỉ đạo quá trình xử lý và phân tích cả hệ thống sinh học và hệ thống được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo, cũng như phát triển các mô hình vật lý hợp lý của mạng nơ-ron phát xung với khả năng tự tổ chức. Cuốn sách này đề cập đến các ứng dụng tiên tiến minh họa cho các khái niệm này và đóng góp quan trọng cho việc đạt được thế hệ tiếp theo của các cấu trúc sinh học lai thông minh. Các công cụ mô hình hóa và mô phỏng khác nhau có thể cung cấp một giải pháp thay thế cho việc tài trợ cho phương pháp tiếp cận lý thuyết cũng như triển khai thực tế của các hệ thống memristive.

Abstract:

Nowadays, scientific research deals with alternative solutions for creating non-traditional computing systems, such as neural network architectures where the stochastic nature and live dynamics of memristive models play a key role. The features of memristors make it possible to direct processing and analysis of both biosystems and systems driven by artificial intelligence, as well as develop plausible physical models of spiking neural networks with self-organization. This book deals with advanced applications illustrating these concepts, and delivers an important contribution for the achievement of the next generation of intelligent hybrid biostructures. Different modeling and simulation tools can deliver an alternative to funding the theoretical approach as well as practical implementation of memristive systems.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Ciufudean, Calin
Thông tin nhan đề:	Advances in Memristor Neural Networks: Modeling and Applications
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/130494
Mô tả vật lý:	124p.
Năm xuất bản:	2018