神经元网络计算机英文解释翻译、神经元网络计算机的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 neuron network computer

分词翻译：

神经元的英语翻译：

【计】 neuron
【化】 neuron
【医】 nerve corpuscles; nerve-cell; neure; neuron; neurone

网络计算机的英语翻译：

【电】 network calculator

专业解析

神经元网络计算机（Neural Network Computer）是一种基于生物神经系统原理设计的计算模型，其核心是通过模拟人脑中神经元（Neurons）的互联与信息处理机制实现智能化运算。从汉英词典角度解析，“神经元”对应英文“neuron”，指生物神经系统的功能单元；“网络”对应“network”，描述人工神经元的互连结构；“计算机”则对应“computer”，指代具备信息处理能力的系统。

核心原理与特征

结构模拟：人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）由输入层、隐藏层和输出层构成，通过权重调整模拟生物突触的信号传递。
学习机制：采用反向传播（Backpropagation）等算法，系统可通过训练数据自主优化参数，如深度学习中的梯度下降过程（$frac{partial L}{partial w} = delta cdot a$）。
并行处理：区别于传统冯·诺依曼架构，神经网络计算机通过分布式计算实现高效率模式识别，如图像分类和自然语言处理。

应用与权威定义

根据《IEEE计算智能标准》，神经元网络计算机属于“类脑计算”范畴，其核心能力包括非线性映射、自适应学习和容错性。典型案例涵盖AlphaGo的决策系统（基于深度强化学习）和自动驾驶的视觉处理模块。

参考资料

牛津词典对"Neural Network"的术语定义
IEEE标准文档《P2941: Framework for Artificial Intelligence》
斯坦福大学《深度学习优化方法》技术报告
美国国家标准与技术研究院（NIST）《类脑计算白皮书》

网络扩展解释

神经元网络计算机（Neural Network Computer）是一种基于人工神经网络（ANN）原理设计的计算系统，其核心思想是模仿生物神经系统中神经元之间的连接与信息处理方式。以下从定义、工作原理和核心特点三方面展开解释：

1. 定义与背景

神经元网络计算机并非传统意义上的通用计算机，而是一种专门用于高效运行人工神经网络的硬件或计算架构。它通过模拟人脑神经元之间的连接与信号传递机制，实现并行处理、自适应学习和模式识别等功能。例如，和指出，人工神经网络是一种数学模型，旨在模仿生物神经元的协作方式，而神经元网络计算机则是该模型在物理硬件上的实现。

2. 工作原理

结构基础：由大量人工神经元（节点）组成多层网络，包括输入层、隐藏层和输出层（、）。
信号处理：每个神经元接收来自前一层神经元的输入信号，通过加权求和（权重和偏置）后，经过激活函数（如ReLU、Sigmoid）处理，将结果传递给下一层（、）。
学习机制：通过反向传播算法调整权重参数，使网络能够从数据中“学习”规律（）。

3. 核心特点

并行处理能力：可同时处理大量数据，适合实时任务（、）。
自适应学习：无需显式编程，通过训练数据自动优化参数（、）。
容错性：分布式存储信息，局部损坏不影响整体功能（）。
联想与泛化能力：能从部分输入推断完整信息（）。

4. 应用领域

主要应用于图像识别（如医学影像分析）、自然语言处理（如机器翻译）、自动驾驶（如环境感知）等需要复杂模式识别的场景（）。

如需更完整的技术细节（如具体硬件架构或算法实现），可参考、4、10等来源中的工程案例。