模拟神經原英文解釋翻譯、模拟神經原的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 neuristor

分詞翻譯：

模拟的英語翻譯：

imitate; simulate; simulation
【計】 A; analog; analogy; breadboarding; imitator; modeling; simulation
【化】 simulation
【醫】 mimesis; mimicry; mimosis
【經】 simulation

神經原的英語翻譯：

【電】 neuron

專業解析

在漢英詞典框架下，"模拟神經原"對應的英文術語為"Artificial Neuron"，指通過數學建模和電子電路模拟生物神經元信息處理機制的計算機科學概念。該術語由McCulloch和Pitts于1943年首次提出，現已成為人工神經網絡的基礎單元（來源：Stanford University, Introduction to Neural Networks）。

從結構組成看，模拟神經原包含三個核心組件：

輸入權重（Input Weights）：對應生物神經元的樹突功能，通過$$sum_{i=1}^n w_i x_i$$公式實現信號加權計算
激活函數（Activation Function）：模拟細胞體阈值機制，常用Sigmoid或ReLU函數
輸出傳導（Output Transmission）：類似軸突的信號傳遞過程（來源：MIT Press, Deep Learning Fundamentals）

在應用層面，該技術已廣泛應用于：

機器學習中的模式識别（來源：Nature Machine Intelligence）
神經形态芯片的物理實現（來源：IEEE Transactions on Neural Networks）
腦機接口的信號解碼（來源：Frontiers in Neuroengineering）

與生物神經元相比，模拟神經原具有可編程性強、運算速度快的優勢，但在能耗效率和并行處理能力方面仍存在提升空間（來源：Cell Reports Physical Science）。當前研究前沿聚焦于憶阻器實現類腦計算，相關進展可參考《Advanced Neuromorphic Materials》期刊最新論文。

網絡擴展解釋

“模拟神經原”（或“模拟神經元”）是指通過模拟電子技術實現的神經元器件，屬于人工神經網絡硬件實現的重要形式。以下是綜合多個來源的詳細解釋：

一、定義與基本概念

模拟神經元是人工神經網絡在硬件層面的實現方式之一，通過模拟電路模仿生物神經元的功能特性。其核心目标是将神經網絡的并行處理能力通過電子元件實現，相較于軟件實現具有功耗低、速度快、集成度高等優勢。

二、結構與組成

一個完整的模拟神經元通常包含四大電路模塊（參考）：

胞體：用模拟運算放大器實現，負責信號整合與非線性處理。
樹突：通過導線連接，接收多路輸入信號。
軸突：傳輸處理後的輸出信號。
突觸：用電阻器等元件實現，代表神經元之間的連接權值，可調節阻值以改變信號強度。

三、核心功能特征

多輸入單輸出：支持多個輸入信號整合後輸出單一結果。
加權求和：通過突觸電路對不同輸入信號賦予權重并求和。
非線性處理：利用阈值函數電路（如Sigmoid函數）對信號進行非線性轉換。
可調節性：突觸權值可通過電路參數調整，支持學習功能。

四、實現技術與應用

技術優勢：模拟電路形式簡單，適合大規模集成芯片設計，尤其在需要實時處理的場景（如機器人控制、傳感器網絡）中表現突出。
挑戰：需平衡電路精度、功耗和抗幹擾能力，權值存儲單元的穩定性是關鍵難點。

五、與生物神經元的對比

特性	生物神經元	模拟神經元
信號傳遞方式	化學突觸傳遞	電信號傳輸
可調節性	通過突觸可塑性調節	通過電路參數調節權值
處理速度	毫秒級	納秒級（依賴電路設計）
能耗	較低（生物能）	極低（微瓦級）

補充說明

術語差異：“模拟神經原”可能是“模拟神經元”的拼寫變體，其英文對應為“Analog neurons”或“Neuristor”（參考）。
發展前景：當前研究集中在自學習電路設計和新型材料（如憶阻器）的應用，以提升自適應能力。

如需進一步了解生物學神經元的基礎原理，可參考神經功能分析。