類腦智能——大腦情感學習模型的應用研究_Fengmian
梅英
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梅英
類腦智能技術是當前國際重要的科技前沿，研究類腦智能技術對發展新型信息產業意義重大。本書介紹了一種新穎的類腦模型—大腦情感學習模型，並介紹了其學習算法、改進技術及應用。大腦情感學習模型根據哺乳動物大腦邊緣系統的結構建立，在模擬生物智能行爲上表現出了良好的自適應性能，模型結構簡單，運算速度快。本書共9章，分爲3篇：基礎篇、改進篇和應用篇。基礎篇主要介紹大腦情感學習模型的研究現狀、神經生理學基礎與學習算法；改進篇主要介紹大腦情感學習模型的改進技術，通過加入監督學習和競爭學習機制改進模型性能；應用篇主要介紹將改進的大腦情感學習模型用於混沌時間序列預測、疾病診斷、表情識別及人機情感交互等領域的例子。
中國“十四五”規劃提出，要在類腦智能、量子信息、基因技術、未來網絡、深海空天開發、氫能與儲能等前沿科技和產業變革領域，組織實施未來產業孵化與加速計劃，謀劃佈局一批未來產業。 類腦智能（Neuromorphic Intelligence）是一種基於仿生學原理設計的人工智能技術，也稱神經形態計算（Neuromorphic Computing）。它通過模擬人腦神經元和突觸的結構和工作方式，實現了能夠感知、認知、決策和學習等高級智能功能的計算機系統。相比傳統計算機系統，類腦智能更加註重對信息的處理和處理方式的優化，更加貼近生物系統的思維方式。 類腦智能的優勢在於它具有更好的處理效率和能耗比。傳統的計算機系統，如中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）等，通常是基於馮·諾依曼架構設計的，即採用分離的處理器和存儲器。而類腦智能則採用了集成的處理器和存儲器，實現了數據的直接處理和存儲，避免了數據傳輸和存儲過程中的能量浪費。