Чем различаются нейросети в машинном обучении и эмуляция биологических нейросетей?

Нейросети в машинном обучении и эмуляция биологических нейросетей имеют свои особенности и различия.

Нейросети в машинном обучении — это конкретный класс алгоритмов машинного обучения, математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, то есть сетей нервных клеток живого организма. dzen.ru www.arsis.ru Они имеют высокую степень глубины и сложности, особенно в случае глубоких нейронных сетей, которые содержат множество слоёв. www.arsis.ru

Эмуляция биологических нейросетей (нейроморфные вычисления) — это имитация принципов работы мозга для решения вычислительных задач. {6-host} Для этого используются аппаратные модели — самообучающиеся микросхемы, имитирующие сети биологических нейронов, и программные модели, имитирующие работу нервной системы на обычном компьютере. {6-host}

Таким образом, основное различие заключается в том, что нейросети в машинном обучении представляют собой конкретную область алгоритмов, а нейроморфные вычисления — это имитация биологических процессов для решения вычислительных задач.