神經形態計算 - 技術型別

神經形態計算機已嘗試使用各種技術在硬體和軟體層面進行構建。在本節中，我們將探討可用於構建神經形態系統的不同型別的技術。

神經形態計算機的型別

神經形態計算機可以分為兩種型別：基於硬體的神經形態計算機和基於軟體的神經形態計算機。每種型別都旨在模擬人腦的架構，但透過不同的方法。讓我們詳細探討每種型別。

基於硬體的神經形態計算機

基於硬體的神經形態計算機使用特殊的物理元件構建，這些元件可以模擬生物神經系統的行為。與軟體系統相比，這些系統更節能，並且在決策方面表現出色。目前，我們有以下基於硬體的神經形態系統。

• 模擬神經形態晶片：這些晶片使用類比電路來模擬生物神經元的連續訊號和動力學。這意味著它們不像傳統計算機那樣依賴於 0 和 1 進行計算。它們擅長需要即時、節能處理的任務，例如機器人中的感官系統或用於即時資料分析的低功耗裝置。瞭解更多關於類比電路。
• 憶阻器：憶阻器是一種雙端電氣元件，它調節電路中電流的流動並記住已流過它的電荷量。它們具有一種非易失性儲存器型別，可以像神經元一樣同時儲存和處理資訊。瞭解更多關於憶阻器。

基於軟體的神經形態計算機

基於軟體的神經形態計算機使用演算法模擬類似大腦的過程，這些演算法可以在傳統硬體（如 CPU 或 GPU）上實現。類似大腦的演算法和架構可以在特定任務中實現更高的效率和更好的效能。

• 脈衝神經網路 (SNNs)：SNNs 是一種人工神經網路演算法，其功能類似於生物神經元，透過離散脈衝處理資料。瞭解更多關於SNNs。
• 神經形態系統：神經形態系統指的是旨在複製神經過程的軟體平臺，通常用於機器學習、模式識別和自適應學習任務。這些系統通常用於研究，在將它們部署到專門的神經形態硬體之前，探索傳統計算硬體上的類似大腦的架構。