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。
这篇关于第三章: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)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
