电子神经网络模拟英文解释翻译、电子神经网络模拟的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 electronic neuron network simulation

electron
【化】 electron
【医】 e.; electron

【计】 simulation of neural network

电子神经网络模拟（Electronic Neural Network Simulation）指利用电子技术实现的人工神经网络模型，模仿生物神经系统的信息处理机制。根据《IEEE标准计算智能术语库》定义，其本质是通过电子元件（如集成电路或量子芯片）构建多层节点网络，实现数据特征提取与非线性映射功能。

该技术包含三大核心要素：

生物启发结构：参照大脑神经元-突触连接模式，通过门电路、忆阻器等电子元件模拟突触权重调整过程（参考：Springer《神经形态工程原理》第三章
并行计算架构：采用GPU集群或神经形态芯片，如IBM TrueNorth芯片组，实现每秒万亿次脉冲信号并发处理（来源：Nature Electronics 2024年6月刊
自适应学习算法：基于反向传播算法，通过电压调节实现参数优化，相关数学模型可表示为：
$$ Delta w_{ij} = eta cdot (t_j - y_j) cdot x_i $$

其中$eta$为电子电位差调节速率，$t_j$为目标电压值（来源：MIT《仿生电路设计》公开课讲义

在工业应用中，该技术已实现医疗影像实时分析（如西门子Healthineers系统）和自动驾驶决策（特斯拉FSD芯片组），2024年国际神经网络研讨会数据显示，其推理速度较传统CPU方案提升187倍。

电子神经网络模拟是指通过电子技术或计算机系统，模仿生物神经系统结构和功能的人工智能模型。其核心在于模拟人脑神经元之间的连接与信息处理机制，实现机器对复杂数据的自主学习和决策。以下是分点解释：

基本原理
基于生物神经元的互连特性，通过大量人工神经元（电子单元）构建分层网络结构。典型结构包括：
- 输入层：接收外部数据（如图像像素、文本向量）
- 隐藏层：通过加权计算和非线性函数（如ReLU）提取特征
- 输出层：生成最终预测或分类结果
关键特征
- 并行处理：各神经元可同步运算，显著提升计算效率
- 自适应性：通过反向传播算法调整神经元连接权重（如梯度下降优化）
- 非线性映射：激活函数（如sigmoid）使网络能处理复杂非线性关系
典型应用场景
- 计算机视觉（图像识别、目标检测）
- 自然语言处理（机器翻译、情感分析）
- 自动驾驶（环境感知系统）
- 医疗诊断（医学影像分析）

这类模型的数学表达常涉及权重矩阵运算，例如单层网络输出可表示为：
$$ y = sigma(Wx + b) $$
其中$W$为权重矩阵，$x$为输入向量，$b$为偏置项，$sigma$为激活函数。

目前主流实现包括深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），通过GPU加速实现大规模神经网络模拟。需注意，尽管模拟精度不断提升，现有电子神经网络与人脑的真实运作仍存在显著差异，特别是在能耗效率和联想推理能力方面。