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神经网络工具

人工神经网络,是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。它是一个数学模型,可以用电子线路来实现,也可以用计算机程序来模拟,是人工智能研究的一种方法。在人工神经望京的发展中,对生物神经系统从不同的角度进行了不同层次的描述和模拟,提出了各种各样的神经网络。

人工神经网络(artifical neural network,ANN)是在生物神经网络(biological neural network,BNN)的基础上发展起来的,是由大量处理单元广泛互联而成的网络,反映了人脑功能的基本特性。人工神经网络是对人脑的某种某项、简化与模拟,是模拟人的只能的一种途径,但没有完全的真正反应大脑的功能。

神经元是神经网络的基本处理单元,一个简化的神经元是多输入、单输出的非线性原件。单个神经元的机构和功能都比较简单,但是大量简单神经元相互链接而成的非线性动态系统非常复杂,在自学习、联想及容错方面具有较强的能力。

神经细胞由细胞体、树突和轴突组成。树突由细胞体向各个方向长出,是用来接收信号的。轴突也有许多的分支,通过分支的末梢和其他神经细胞的树突想接触,形成突触。神经细胞通过轴突和突触把产生的信号送到其他神经细胞。

大脑的神经细胞只有两种状态:兴奋和抑制。神经细胞把所有从树突上突触进来的信号进行相加,如果全部信号的综合超过某个阈值,则会激发神经细胞进入兴奋状态,这时会有电信号通过轴突发送出去给其他神经细胞。如果信号综合没有达到阈值,神经细胞就不会兴奋。

原文发布于微信公众号 - 瓜大三哥(xiguazai_tortoise)

原文发表时间:2017-12-14

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