Brain-inspired Computing Based on Machine Learning And Deep Learning:A Review

要約

人工知能の継続的な開発は、生物医学研究やその他の分野に大きな影響を与えています。脳からインスピレーションを得たコンピューティングは、マルチモーダル技術と生物医学分野の重要な交差点です。
このペーパーでは、脳にインスピレーションを得たコンピューティングにおける機械学習 (ML) モデルと深層学習 (DL) モデルの包括的なレビューを提供し、その進化、アプリケーションの価値、課題、および潜在的な研究の軌跡を追跡します。
まず、基本概念と開発の歴史を概観し、その進化を最近の機械学習と現在の深層学習の 2 つの段階に分けて、脳型コンピューティングの研究状況における各段階の重要性を強調します。
さらに、ブレイン・インスパイア・コンピューティングのさまざまなタスクにおけるディープラーニングの最新の進歩と主要なテクニックを 6 つの観点から紹介します。
大きな進歩にもかかわらず、その機能を最大限に活用するには課題が残っています。
この論文は、機械学習と深層学習に基づいた脳に着想を得たコンピューティング モデルの包括的なレビューを提供し、さまざまなアプリケーションにおけるその可能性を強調し、将来の学術研究に貴重な参考資料を提供することを目的としています。
次の URL からアクセスできます: https://github.com/ultracoolHub/brain-inspired-computing

要約(オリジナル)

The continuous development of artificial intelligence has a profound impact on biomedical research and other fields.Brain-inspired computing is an important intersection of multimodal technology and biomedical field. This paper provides a comprehensive review of machine learning (ML) and deep learning (DL) models in brain-inspired computing, tracking their evolution, application value, challenges, and potential research trajectories. First, the basic concepts and development history are reviewed, and their evolution is divided into two stages: recent machine learning and current deep learning, emphasizing the importance of each stage in the research state of brain-inspired computing. In addition, the latest progress and key techniques of deep learning in different tasks of brain-inspired computing are introduced from six perspectives. Despite significant progress, challenges remain in making full use of its capabilities. This paper aims to provide a comprehensive review of brain-inspired computing models based on machine learning and deep learning, highlighting their potential in various applications and providing a valuable reference for future academic research. It can be accessed through the following url: https://github.com/ultracoolHub/brain-inspired-computing

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google