1. 类脑智能的概念
“类脑智能”就是利用神经形态计算来模拟人类大脑处理信息的过程，这是当前人工智能领域最新的热点方向。
2. 类脑智能的相关理论
2.1 理论和建模知识
认知体系结构研究是类脑认知计算模型研究的基础。近年来研究人员逐渐向神经网络中融入记忆、推理和注意等机制。此外，还开展不同脑区协同认知模型研究，构建面向通用智能的类脑认知计算模型。如，加拿大滑铁卢大学研制的SPAUN脑模拟器，将250万个神经元模块化地分割为10余个脑区，实现了模拟笔迹、逻辑填空、工作记忆、视觉信息处理等能力。
2.2深度神经网络
近年来发展起来的深度神经网络(DNN)模型模拟了人脑在脑区尺度进行层次化信息处理的机制。其中，卷积神经网络(CNN)受生物视觉系统的启示，将生物神经元之间的局部连接关系以及信息处理的层级结构应用到计算模型中，模拟大脑多个层级的信息处理;脉冲神经网络(SNN)是近年来研发出的另一种新型神经网络，其神经元以电脉冲的形式对信息进行编码，能够很好地编码时间信息，更接近真实神经元对信息的编码方式，被认为是能接近仿生机制的神经网络模型。
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