神经网络是什么

　　神经网络是什么

　　神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。

　　生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。

　　人工神经网络也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

　　人工神经网络

　　人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

　　最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

　　生物神经网络

　　生物神经网络（Biological Neural Networks）一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。1872年，意大利的医学院毕业生高基，在一次意外中，将脑块掉落在硝酸银溶液中。数周后，他以显微镜观察此脑块，成就了神经科学史上重大里程碑 “首次以肉眼看到神经细胞”。

　　人工神经网络与生物神经网络区别

　　人工神经网络靠的是正向和反向传播来更新神经元， 从而形成一个好的神经系统， 本质上， 这是一个能让计算机处理和优化的数学模型。 而生物神经网络是通过刺激， 产生新的联结， 让信号能够通过新的联结传递而形成反馈。 虽然现在的计算机技术越来越高超， 不过我们身体里的神经系统经过了数千万年的进化， 还是独一无二的， 迄今为止， 再复杂， 再庞大的人工神经网络系统也不能替代我们的小脑袋。 我们应该感到自豪， 也应该珍惜上天的这份礼物。