9、人工神经网络与神经网络系统深度解析

人工神经网络与神经网络系统深度解析

1. 神经元可塑性与人工神经网络概述

神经元具有根据处理的信号随时间变化的特性，包括生物层面的改变、信息处理策略的调整，以及与其他神经元形成新连接和断开旧连接，这一过程被称为神经元可塑性。接下来将探讨人工神经网络的功能及其与生物神经网络的差异。

人工神经网络（NN）是对生物神经网络不同精度的模拟。典型的人工神经元是对生物神经元的抽象，它并不在原子甚至分子层面模拟生物神经元，而是体现了生物神经元的关键特性，如非线性信号整合、可塑性和并发性。

• 人工神经元的工作原理 ：与生物神经元类似，人工神经元通过人工树突接收信号，在人工胞体中处理这些信号，并将处理后的信号输出到与之相连的其他神经元。具体而言，生物神经元接收信号后对每个信号进行加权，权重取决于树突上的受体，然后根据其内部结构和化学成分产生最终的频率编码输出并传递给其他神经元。人工神经元则接收向量输入信号，使用权重参数对每个信号进行加权，通过激活函数整合所有加权信号（模拟生物神经元在轴突丘的时空处理），最后将最终输出信号传播到与之相连的其他神经元。
• 人工与生物神经元的差异 ：在处理信号编码方面，生物神经网络中的神经元进行频率编码，而人工神经网络中的神经元进行幅度编码。频率编码信号需要更多时间，因为消息的转发至少需要信号尖峰序列中多个尖峰之间的时间，而幅度编码的单个尖峰及其幅度就携带了所有必要信息。此外，生物神经元由于其“湿件”特性，只能使用离子进行电信号传播，且采用频率编码，这是因为湿件比硬件更不可靠，但生物神经网络整体由于高度互连而具有高度容错性、可靠性和精确性。而硬件在信号传播速度、