类脑计算
类脑计算强调以人脑工作原理为参照，从某个或几个人脑信息处理的侧面获得启发，通过新的模型和算法来对人脑进行模仿。相关的研究已分别在人脑处理语音、图像等多媒体信息，信息的记忆，复杂的游戏过程等方面进行了建模研究。相关研究借鉴大脑皮层的组织结构，可以建立一种适合处理时序特征信息的信息处理模型，提高了包含时序信息的处理效率。这些研究大都针对特定的问题，采用神经网络或自行设计的信息处理模型来表示人脑的思维模型，这些模型在一定程度上对某个特定问题的解决方案接近了人类智能水平。但是，它们本质上并没有揭示人脑信息处理的机制，而是一种通过人工智能的方法针对特定目标的最优化手段。为了实现对特定功能的模拟，这些模型的训练都需要大量的标注训练样本。当要解决问题为多目标时，类脑计算则需要数量更庞大的标注样本，同时还需要对模型进行针对性的调整，表现出一定程度的限制。
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