第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第一节-ANN 和 BNN 的区别)

本文主要是介绍第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第一节-ANN 和 BNN 的区别)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

你有没有想过建造大脑之类的东西是什么感觉，这些东西是如何工作的，或者它们的作用是什么？让我们看看节点如何与神经元通信，以及人工神经网络和生物神经网络之间有什么区别。

1.人工神经网络：人工神经网络（ANN）是一种基于前馈策略的神经网络。之所以这样称呼，是因为它们不断地通过节点传递信息，直到到达输出节点。这也被称为最简单的神经网络类型。ANN 的一些优点：

• 无论数据类型如何（线性或非线性），都能够学习。

• 人工神经网络具有高度波动性，最适合金融时间序列预测。

ANN 的一些缺点：

• 最简单的架构很难解释网络的行为。

• 该网络依赖于硬件。

2.生物神经网络：生物神经网络（BNN）是由突触、树突、细胞体和轴突组成的结构。在这个神经网络中，处理是由神经元进行的。树突接收来自其他神经元的信号，体细胞将所有输入信号相加，轴突将信号传输到其他细胞。 

BNN 的一些优点：  

• 突触是输入处理元件。

• 它能够处理高度复杂的并行输入。

BNN 的一些缺点：

• 没有控制机制。

• 处理速度很慢，因为它很复杂。

ANN 和 BNN 之间的区别：

生物神经网络（BNN）和人工神经网络（ANN）都由相似的基本组件组成，但它们之间也存在一些差异。

神经元：在 BNN 和 ANN 中，神经元是处理和传输信息的基本构建块。然而，BNN 神经元比 ANN 更复杂、更多样化。在 BNN 中，神经元具有多个树突，接收来自多个源的输入，轴突将信号传输到其他神经元，而在 ANN 中，神经元被简化，通常只有一个输出。

突触：在 BNN 和 ANN 中，突触是神经元之间的连接点，信息在此处传输。然而，在ANN中，神经元之间的连接通常是固定的，连接的强度由一组权重决定，而在BNN中，神经元之间的连接更加灵活，连接的强度可以通过多种因素，包括学习和经验。

神经通路：在 BNN 和 ANN 中，神经通路是神经元之间的连接，允许信息在整个网络中传输。然而，在 BNN 中，神经通路高度复杂且多样，神经元之间的连接可以通过经验和学习来修改。在人工神经网络中，神经通路通常更简单，并且由网络架构预先确定。

参数	神经网络	神经网络
结构	输入 重量 输出 隐藏层	树突 突触 轴突 细胞体
学习	非常精确的结构和格式化数据	他们可以容忍歧义
处理器	复杂的 高速 一个或几个	简单的 低速 大数字
记忆	与处理器分离 本地化的 非内容可寻址	集成到处理器中  分散式 内容可寻址
计算	集中 顺序的 存储程序	分散式 平行线 自学
可靠性	非常脆弱	强壮的
专业知识	数字和符号 操纵	感性的  问题
操作环境	明确的 良好约束的	定义不清 无约束的
容错能力	容错潜力	即使部分损坏，性能也会下降

总体而言，虽然 BNN 和 ANN 共享许多基本组件，但它们在复杂性、灵活性和适应性方面存在显着差异。BNN 是高度复杂且适应性强的系统，可以并行处理信息，其可塑性使它们能够随着时间的推移进行学习和适应。相比之下，人工神经网络是更简单的系统，旨在执行特定任务，它们的连接通常是固定的，网络架构由设计者确定。

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