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神经计算机的研究与发展
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作者 徐宁 虞厥邦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第9期9-11,15,共4页
First,this paper introduces the relation and the distinction between Von Neumann computer and neurocomputer. Then the advances of neurocomputers are introduced,and the prospect of neurocomputers in the future is descr... First,this paper introduces the relation and the distinction between Von Neumann computer and neurocomputer. Then the advances of neurocomputers are introduced,and the prospect of neurocomputers in the future is described. 展开更多
关键词 神经计算机 神经网络 人工智能 微处理器
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基于混沌映射的非径向对称基函数的神经网络模型 被引量:1
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作者 柴俊霞 张礼涛 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第1期199-202,共4页
为提高神经网络模型的预测精度,构建了非径向对称基函数神经网络模型结构。为确定非径向对称基函数神经网络模型参数,采用Ulam-von Neumann映射规则确定混沌变量,利用混沌变量的遍历性获得不同网络结构参数下的最优网络输出,以减少所构... 为提高神经网络模型的预测精度,构建了非径向对称基函数神经网络模型结构。为确定非径向对称基函数神经网络模型参数,采用Ulam-von Neumann映射规则确定混沌变量,利用混沌变量的遍历性获得不同网络结构参数下的最优网络输出,以减少所构建网络模型的实际输出与期望输出的差值,并利用模型输出的误差变化率以决定是否增加新的隐层节点。给出基于混沌映射的非径向对称基函数的网络模型构建步骤。采用基于Mackey-Glass时滞微分方程的混沌时间序列预测问题验证该模型的预测精度,并同其他文献对该序列预测的精度以及所需隐层节点数作对比。比较结果表明,采用该设计模型具有对时间序列预测精度高且所需网络结构规模小等优点。 展开更多
关键词 Ulam-von neumann映射 非径向对称基函数 径向基函数神经网络
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墙的另一面——图灵模型更深层次的思考
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作者 李奕权 郑利龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第9期282-287,共6页
最近几年,计算机体系迈向多处理器结构道路。然而,冯诺曼机器主导的多核结构,令我们处在存储墙错误的一面。地址参数引入的冗余,降低了处理器的效率,成为图灵-冯诺曼模型的致命要害。对图灵模型作更深一层思考,以信息变换统一了冯诺曼... 最近几年,计算机体系迈向多处理器结构道路。然而,冯诺曼机器主导的多核结构,令我们处在存储墙错误的一面。地址参数引入的冗余,降低了处理器的效率,成为图灵-冯诺曼模型的致命要害。对图灵模型作更深一层思考,以信息变换统一了冯诺曼机器程序变换和神经网络变换,分析了两种变换的异同及其优劣。提出以微核为基础,并按变换的成熟程度,向灵活的可编程的冯氏机器或高速的神经网络分化。模拟生物神经系统的进化,构建为人们服务的智能机器。2010年9月15日,美国波士敦的高性能嵌入式计算(HPEC)研讨会上,耶鲁大学的欧亨尼奥.卡鲁塞伊罗教授发表了一个基于人类视觉系统的高性能计算机"神经流"(NeuFlow),其体系结构利用了与本文的仿生电脑十分相似的概念。 展开更多
关键词 仿生电脑 体系结构 图灵机 冯诺曼机器 神经网络 信息变换
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