神経科学の基礎理論の研究結果によると、数学的手法を用いて知能レベルの高

根据对神经科学基础理论的研究结果，正在使用数学方法寻找具有高智能水平的人工神经网络模型。在鲁棒性方面进行了进一步的研究，以开发新的数学理论，例如神经计算，进化计算，稳定性，收敛性，计算复杂性，容错算法和性能网络。由于神经网络的非线性，研究非线性问题是神经网络理论发展的最大动力。特别地，由于大脑中存在混沌，因此从神经网络的角度出发，作为研究神经网络的基本手段，利用混沌动力学来促进混沌研究，并且通过神经网络产生混沌是新的。已成为一个话题和生理特征。神经网络在软件仿真，硬件安装，科学技术等方面的应用。人工神经网络可以通过常规计算机进行仿真，因此可以由具有集成电路芯片或光学芯片和生物芯片的神经计算机来构建，您可以实现软件仿真，虚拟仿真和完整的硬件开发。电子神经网络计算机可能非常大。如何将神经网络计算机与传统计算机和人工智能技术相结合。神经网络计算机的功能正在向智能方向发展。具有人脑功能的智能计算机的发展是最先进的。

神経科学の基礎理論の研究結果によると、数学的手法を用いて知能レベルの高い人工ニューラルネットワークモデルが探索されています。ニューラルコンピューティング、進化的コンピューティング、安定性、収束、計算の複雑さ、フォールトトレラントアルゴリズム、パフォーマンスネットワークなどの新しい数学的理論を開発するために、堅牢性についてさらに研究が行われました。ニューラルネットワークの非線形性のため、非線形問題の研究は、ニューラルネットワーク理論の開発における最大の原動力です。特に脳内のカオスの存在により、ニューラルネットワークの観点から、ニューラルネットワークを研究する基本的な手段として、カオスダイナミクスを使用してニューラルネットワークの研究を刺激し、ニューラルネットワークを介したカオスの生成が新しいトピックと生理学的特性になっています。ソフトウェアシミュレーション、ハードウェアインストレーション、科学技術などへのニューラルネットワークの適用人工ニューラルネットワークは従来のコンピューターでシミュレーションできるため、集積回路チップまたは光学チップと生物学チップを備えたニューラルコンピューターで構成して、純粋なソフトウェアシミュレーション、仮想シミュレーション、完全なハードウェア開発を実現できます。電子ニューラルネットワークコンピューターは非常に大きくなる可能性があります。ニューラルネットワークコンピューターを従来のコンピューターおよび人工知能技術と組み合わせる方法。ニューラルネットワークコンピューターの機能は、知能の方向に発展しています。人間の脳機能を備えたインテリジェントコンピュータの開発は最も進んでいます。

According to the results of the basic theory of neuroscience, artificial neural network models with high intelligence level have been searched using mathematical methods. Further research has been made on robustness to develop new mathematical theories such as neural computing, evolutionary computing, stability, convergence, computational complexity, fault tolerant algorithms, performance networks. Because of the nonlinearity of neural networks, the study of nonlinear problems is the largest driving force in the development of neural network theory. In particular, from the viewpoint of neural network, the chaos dynamics is applied to the neural network, and the neural network is applied to the neural network Topics and physiological characteristics have become. Application of neural network to software simulation, hardware installation, scientific technology, etc. artificial neural networks can be simulated in a conventional computer, so that integrated circuit chip or optical chip and biological chip are equipped Constructed with a neural computer, you can achieve pure software simulation, virtual simulation, and full hardware development. Electronic neural network computers may be very large. A method of combining a neural network computer with a conventional computer and artificial intelligence technology. The functions of neural network computers are evolving in the direction of intelligence. Development of intelligent computer with human brain function is the most advanced.<br>