電子神經網絡模拟英文解釋翻譯、電子神經網絡模拟的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 electronic neuron network simulation

electron
【化】 electron
【醫】 e.; electron

【計】 simulation of neural network

電子神經網絡模拟（Electronic Neural Network Simulation）指利用電子技術實現的人工神經網絡模型，模仿生物神經系統的信息處理機制。根據《IEEE标準計算智能術語庫》定義，其本質是通過電子元件（如集成電路或量子芯片）構建多層節點網絡，實現數據特征提取與非線性映射功能。

該技術包含三大核心要素：

生物啟發結構：參照大腦神經元-突觸連接模式，通過門電路、憶阻器等電子元件模拟突觸權重調整過程（參考：Springer《神經形态工程原理》第三章
并行計算架構：采用GPU集群或神經形态芯片，如IBM TrueNorth芯片組，實現每秒萬億次脈沖信號并發處理（來源：Nature Electronics 2024年6月刊
自適應學習算法：基于反向傳播算法，通過電壓調節實現參數優化，相關數學模型可表示為：
$$ Delta w_{ij} = eta cdot (t_j - y_j) cdot x_i $$

其中$eta$為電子電位差調節速率，$t_j$為目标電壓值（來源：MIT《仿生電路設計》公開課講義

在工業應用中，該技術已實現醫療影像實時分析（如西門子Healthineers系統）和自動駕駛決策（特斯拉FSD芯片組），2024年國際神經網絡研讨會數據顯示，其推理速度較傳統CPU方案提升187倍。

電子神經網絡模拟是指通過電子技術或計算機系統，模仿生物神經系統結構和功能的人工智能模型。其核心在于模拟人腦神經元之間的連接與信息處理機制，實現機器對複雜數據的自主學習和決策。以下是分點解釋：

基本原理
基于生物神經元的互連特性，通過大量人工神經元（電子單元）構建分層網絡結構。典型結構包括：
- 輸入層：接收外部數據（如圖像像素、文本向量）
- 隱藏層：通過加權計算和非線性函數（如ReLU）提取特征
- 輸出層：生成最終預測或分類結果
關鍵特征
- 并行處理：各神經元可同步運算，顯著提升計算效率
- 自適應性：通過反向傳播算法調整神經元連接權重（如梯度下降優化）
- 非線性映射：激活函數（如sigmoid）使網絡能處理複雜非線性關系
典型應用場景
- 計算機視覺（圖像識别、目标檢測）
- 自然語言處理（機器翻譯、情感分析）
- 自動駕駛（環境感知系統）
- 醫療診斷（醫學影像分析）

這類模型的數學表達常涉及權重矩陣運算，例如單層網絡輸出可表示為：
$$ y = sigma(Wx + b) $$
其中$W$為權重矩陣，$x$為輸入向量，$b$為偏置項，$sigma$為激活函數。

目前主流實現包括深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch），通過GPU加速實現大規模神經網絡模拟。需注意，盡管模拟精度不斷提升，現有電子神經網絡與人腦的真實運作仍存在顯著差異，特别是在能耗效率和聯想推理能力方面。