文档名：类脑计算的研究进展与发展趋势
类脑计算,是指仿真、模拟和借鉴大脑神经网络结构和信息处理过程的装置、模型和方法,其目标是制造类脑计算机和类脑智能.与经典人工智能符号主义、连接主义、行为主义以及机器学习的统计主义这些技术路线不同,类脑计算采取仿真主义:结构层次模仿脑(非冯·诺依曼体系结构),器件层次逼近脑(模拟神经元和神经突触的神经形态器件),智能层次超越脑(主要靠自主学习训练而不是人工编程).类脑计算相关研究已经有二十多年的历史,本报告从脑科学相关研究、模拟生物神经元和神经突触的神经形态器件、神经网络芯片、类脑计算模型与应用等方面对国内外研究进展和面临的挑战进行介绍,并对未来的发展趋势进行展望.
作者：陈云霁 黄铁军 潘纲 唐华锦 施路平[5]于俊清[6]
作者单位：中国科学院计算技术研究所,北京北京大学信息科学技术学院,北京浙江大学计算学院,杭州四川大学计算机学院,成都清华大学精仪系,北京华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉CCF多媒体专业委员会
母体文献：CCF2015-2016中国计算机科学技术发展报告会论文集
会议名称：CCF2015-2016中国计算机科学技术发展报告会
会议时间：2016年10月1日
会议地点：太原
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：TP1R85
关键词：类脑计算 神经形态器件 神经网络芯片 脉冲神经网络
在线出版日期：2018年11月22日
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