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神經形態運算(Neuromorphic Computing)需要在像是神經整合和突觸(Synapse)等人腦元素(例如)的啟發下建立體系架構。這些運算架構被證明能激發出許多極具發展前景與優勢的應用﹐因為它們可以同時兼具儲存和學習的功能。
當前大多數的神經形態運算架構都是人為重建突觸的可塑性(亦即很容易隨著時間的推移而塑造的能力)﹐突觸是神經細胞之間的連接點﹐能夠在大腦各區域進行脈衝傳播。然而﹐神經形態運算方法的另一個潛在有價值的靈感啟發來源是神經單位膜(Neuronal Membrane)的可塑性﹐它是保護神經元(Neuron)功能的屏障。 ... |
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