神经形态计算：迈向高效、类脑的人工智能

在以大脑为灵感的'脉冲'计算框架的指导下，神经形态计算 - 为机器智能而设计的大脑启发式计算 - 承诺实现人工智能，同时减少计算平台的能量需求。这个跨学科领域始于对生物神经例程的硅电路实现，但已发展成为以基于脉冲编码和事件驱动表示的算法进行硬件实现的范畴。在这里，我们提供了神经形态计算在算法和硬件方面的发展概述，并强调学习和硬件框架的基本原理。我们讨论了神经形态计算的主要挑战和未来前景，重点放在算法-硬件联合设计上。