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智脉(BrainCog) 类脑认知智能引擎: 全脉冲神经网络的新一代人工智能开源开放平台

2024-07-16 04:57| 来源: 网络整理| 查看: 265

智脉 · 计算组件与应用

类脑认知智能引擎(BrainCog)“智脉”以多尺度生物可塑性原理为基础,支持全脉冲神经网络建模,具备脑启发的人工智能模型以及脑功能和结构模拟能力。BrainCog为类脑人工智能和计算神经科学的研究者提供了一套完整的、系统化的接口组件。

不同精细程度的神经元计算模型:不仅包含了常用的积分-放电,漏电-积分-放电脉冲神经元,还包含了计算神经科学以及脑模拟领域常用的Hodgkin-Huxley,Izhikevich等神经元模型; 丰富的类脑学习与可塑性法则:如生物可塑性的赫布法则,脉冲时序依赖可塑性法则,短时程突触可塑性法则,以及基于代理梯度的反向传播算法和基于预训练人工神经网络的模型转换算法; 不同的神经网络连接模式:如侧抑制、局部连接、前馈连接、反馈连接等; 不同的编码方式:如频率编码,时序编码,群体编码等。 丰富的功能性脑区模型:基于上述组件构建了如前额叶皮层(PFC)、海马区、基底节、丘脑、视觉通路,运动皮层等若干个功能性脑区的脉冲神经网络计算模型。

“智脉(BrainCog)”允许研究者通过调用并连接基础模块,自由地设计所需要的网络以及相应的功能。在类脑人工智能方面,BrainCog协同多个脑区形成不同的神经环路,初步实现了五大类认知功能:感知和学习、决策、运动控制、知识表征和推理、社会认知。同时BrainCog实现了对部分脑认知功能的模拟,以及从多尺度对不同类型的生物脑结构机制进行模拟。目前,类脑脉冲神经网络领域缺乏一个公开、公平的平台, 在同一环境下评估算法的性能。BrainCog中集成了丰富的高性能, 易修改的SNN模型, 并对其进行了基准测试。用户可以在同一环境中评估自己的算法, 并与其他方法进行比较。可以使用BrainCog提供的组件轻松实现自己的算法, 并与其他最先进的方法进行公平比较。

类脑认知智能引擎BrainCog的计算组件与应用


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