神經網絡是什么

神經網絡可以指向兩種，一個是生物神經網絡，一個是人工神經網絡。

生物神經網絡：一般指生物的大腦神經元，細胞，觸點等組成的網絡，用于產生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。

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

人工神經網絡

人工神經網絡（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元網絡進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網絡。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網絡或類神經網絡。神經網絡是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節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，這相當于人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。

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

生物神經網絡

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

人工神經網絡與生物神經網絡區別

人工神經網絡靠的是正向和反向傳播來更新神經元， 從而形成一個好的神經系統， 本質上， 這是一個能讓計算機處理和優化的數學模型。 而生物神經網絡是通過刺激， 產生新的聯結， 讓信號能夠通過新的聯結傳遞而形成反饋。 雖然現在的計算機技術越來越高超， 不過我們身體里的神經系統經過了數千萬年的進化， 還是獨一無二的， 迄今為止， 再復雜， 再龐大的人工神經網絡系統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。