19、人工高阶神经网络基础解析

人工高阶神经网络基础解析

1. 神经网络基础概述

人类大脑拥有超过 100 亿个神经元，它们相互连接构成了大规模的信号处理和记忆网络。理解大脑高级功能的神经机制十分复杂，传统神经生理学方法只能获取碎片化知识并构建特定应用的数学模型。

单个神经元可视为多输入单输出（MISO）系统，其处理功能可分为以下四类：
- 树突（Dendrites） ：由高度分支的纤维树组成，是神经元主体的输入点。每个神经元平均有 10³ 到 10⁴ 个树突，形成输入信号的接收面。
- 突触（Synapse） ：是过去经验的存储区域（知识库），提供长期记忆（LTM）。它接收来自传感器和其他神经元的信息，并通过轴突输出。
- 胞体（Soma） ：即神经细胞体，是神经元的大而圆的中心部分。它接收突触信息并进行进一步处理，几乎所有神经元的逻辑功能都在此完成。
- 轴突（Axon） ：神经输出线，输出以动作电位的形式出现，传输到其他神经元进行进一步处理。

神经元在突触连接处的电化学活动表现复杂，每个神经元与其他神经元有数百个连接，作为并行处理器工作。从信息处理角度看，突触还进行粗略的脉冲频率到电压的转换。

2. 神经数学运算

神经元在大脑推理过程中的作用类似于数字计算机中的逻辑开关元件，但这种类比过于简单。神经元包含灵敏度阈值、可调节的信号放大或衰减，以及能在空间和时间上整合传入神经信号的内部结构。从数学角度看，神经元内的信息处理涉及以下两种不同的数学运算：
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