卷积神经网络的研究现状,卷积神经网络最新进展_cnn最新研究现状

类脑和卷积神经网络什么关系

一、“类脑”概念1.在早期，类脑一般是指从软硬件上模拟生物神经系统的结构与信息加工方式。随着软硬件技术的进步，以及神经科学与各种工程技术的多方面融合发展，脑与机的界限被逐步打破。

尤其是脑机接口，在计算机与生物脑之间建立了一条直接交流的信息通道，这为实现脑与机的双向交互、协同工作及一体化奠定了基础。随之，“类脑”的概念逐步从信息域自然地延伸到生命域。

因此，以脑机互联这一独特方式实现计算或智能，也被归入“类脑研究”范畴。

2.类脑研究是以“人造超级大脑”为目标，借鉴人脑的信息处理方式，模拟大脑神经系统，构建以数值计算为基础的虚拟超级脑；或通过脑机交互，将计算与生命体融合，构建以虚拟脑与生物脑为物质基础的脑机一体化的超级大脑，最终建立新型的计算结构与智能形态。

我们不妨将类脑的英文称为Cybrain(CyberneticBrain)，即仿脑及融脑之意。

其主要特征包括：A.以信息为主要手段：用信息手段认识脑、模拟脑乃至融合脑；B.以人造超级大脑为核心目标：包括以计算仿脑为主的虚拟超级脑，以及虚拟脑与生物脑一体化的超级大脑这两种形态；C.以学科交叉会聚为突破方式：不单是计算机与神经科学交叉，还需要与微电子、材料、心理、物理、数学等大学科密切交叉会聚，才有更大机会取得突破。

3.类脑研究的主要内容：类脑研究要全面实现“懂脑、仿脑、连脑”，脑认知基础、类脑模拟、脑机互联三个方面缺一不可。

因此，我们将类脑研究主要内容归纳为三个方面：信息手段认识脑、计算方式模拟脑、脑机融合增强脑（见图1）。其中，信息技术贯穿始终。

二、卷积神经网络1.卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。

2.卷积神经网络具有表征学习&#