뉴런 컴퓨팅과 기존 인공지능 컴퓨팅의 차이점은 무엇인가요?

차이점은 다음과 같습니다.

1. 다양한 참고자료

1. 인공지능: 시뮬레이션, 확장 및 분석에 사용되는 이론을 연구하고 개발하는 것입니다. 방법, 기술 및 응용 시스템에 대한 새로운 기술 과학인 인간 지능을 확장합니다.

2. 신경망: 동물 신경망의 행동 특성을 모방하여 분산 병렬 정보 처리를 수행하는 알고리즘 수학적 모델입니다.

2. 다양한 방법

1. 인공 지능: 지능의 본질을 이해하고 인간 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능 기계를 생산하려는 시도. 이 분야에는 로봇 공학, 언어 인식, 이미지 인식, 자연어 처리 및 전문가 시스템이 포함됩니다.

2. 신경망: 시스템의 복잡도에 따라 다수의 내부 노드 간의 상호 연결된 관계를 조정하여 정보 처리 목적을 달성할 수 있습니다.

3. 다양한 목적

1. 인공 지능: 주요 목표는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 복잡한 작업을 기계가 수행하도록 하는 것입니다.

2. 신경망: 예비 적응 및 자체 구성 기능. 시냅틱 BAI 값은 학습이나 훈련 중에 주변 환경의 요구 사항에 맞게 변경됩니다. 학습 방법과 학습 내용이 다르기 때문에 동일한 네트워크라도 기능이 다를 수 있습니다.