神經(jīng)網(wǎng)絡是什么

神經(jīng)網(wǎng)絡可以指向兩種，一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡，一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡。

生物神經(jīng)網(wǎng)絡：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細胞，觸點等組成的網(wǎng)絡，用于產(chǎn)生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡（NNs）或稱作連接模型，它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡依靠系統(tǒng)的復雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種應用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結構進行信息處理的數(shù)學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡”或類神經(jīng)網(wǎng)絡。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智能領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡。在工程與學術界也常直接簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡或類神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡是一種運算模型，由大量的節(jié)點（或稱神經(jīng)元）之間相互聯(lián)接構成。每個節(jié)點代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵函數(shù)（activation function）。每兩個節(jié)點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的記憶。網(wǎng)絡的輸出則依網(wǎng)絡的連接方式，權重值和激勵函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。

最近十多年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究工作不斷深入，已經(jīng)取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預測估計、生物、醫(yī)學、經(jīng)濟等領域已成功地解決了許多現(xiàn)代計算機難以解決的實際問題，表現(xiàn)出了良好的智能特性。

生物神經(jīng)網(wǎng)絡

生物神經(jīng)網(wǎng)絡（Biological Neural Networks）一般指生物的大腦神經(jīng)元，細胞，觸點等組成的網(wǎng)絡，用于產(chǎn)生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。1872年，意大利的醫(yī)學院畢業(yè)生高基，在一次意外中，將腦塊掉落在硝酸銀溶液中。數(shù)周后，他以顯微鏡觀察此腦塊，成就了神經(jīng)科學史上重大里程碑 “首次以肉眼看到神經(jīng)細胞”。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡與生物神經(jīng)網(wǎng)絡區(qū)別

人工神經(jīng)網(wǎng)絡靠的是正向和反向傳播來更新神經(jīng)元， 從而形成一個好的神經(jīng)系統(tǒng)， 本質(zhì)上， 這是一個能讓計算機處理和優(yōu)化的數(shù)學模型。 而生物神經(jīng)網(wǎng)絡是通過刺激， 產(chǎn)生新的聯(lián)結， 讓信號能夠通過新的聯(lián)結傳遞而形成反饋。 雖然現(xiàn)在的計算機技術越來越高超， 不過我們身體里的神經(jīng)系統(tǒng)經(jīng)過了數(shù)千萬年的進化， 還是獨一無二的， 迄今為止， 再復雜， 再龐大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)也不能替代我們的小腦袋。 我們應該感到自豪， 也應該珍惜上天的這份禮物。