神经网络

神经网络可分为生物神经网络和人工神经网络两大类。

1. 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。
2. 人工神经网络（类神经网络／Artificial Neural Networks）一般是指用计算机 模拟 人脑的结构，用许多小的处理单元模拟生物的神经元，用算法实现人脑的识别、记忆、思考过程。应用于图像、语言、声音等的识别，复杂的计算，以及趋势预测等领域。

生物神经网络

历史

• 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”。

基本构造

• 生物神经细胞
  1. 细胞本体（soma）
  2. 树突（dendrites）
  3. 轴突丘（hillock）
  4. 轴突（axon）
  5. 突触（synapse）

人工神经网络

简介

是一种仿生学科。利用线性代数的方法模拟神经元/神经元网的工作过程，对一个向量进行线性变换和非线性变换，得到这个向量的分类。 示意图：

• a1~an为输入向量的各个分量
• w1~wn为神经元各个突触的权值
• b为偏置
• f为传递函数，通常为非线性函数
• t为神经元输出

数学表示 t=f(WA'+b)

• W为权向量
• A为输入向量，A'为A向量的转置
• b为偏置
• f为传递函数

历史

• 1943年，神经生物学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts ，在论文中提出以电路构成简单类神经网络模型的构想。
• 1949年，Donald Hebb 加强了前人的观念，并出版成书，该书中重要的概念为：“神经连结路径会随着被使用的次数而增强”。
• 1950年代，IBM实验室成员 Nathaniael Rochester，做了第一次失败的实做，但是在接续的实验中获得成功，此后，相关的研究便如火如荼地展开。
• 1956年，Dartmouth Summer Research Project 以类神经网络做基础与当时的人工智能研究做结合。

参考条目

• 机器学习

相关连结

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