神经网络基本原理
了解深度学习和神经网络的基本原理
了解深度学习和神经网络的基本原理深度学习和神经网络的基本原理深度学习（Deep Learning）作为人工智能领域的一个重要分支，利用神经网络来模拟人脑神经元的工作方式，实现机器对数据进行学习和理解的能力。
本文将简要介绍深度学习和神经网络的基本原理，并分点列出以下内容：1. 深度学习的基本概念- 深度学习是机器学习的一个子领域，主要以神经网络为基础，通过训练模型实现对数据的学习和预测。
- 深度学习最大的特点就是能够对大规模的数据进行处理，并从中提取有用的特征。
2. 神经网络的基本原理- 神经网络是深度学习的基石，它是由大量的神经元相互连接而成的，类似于人脑的神经元网络。
- 神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层通过计算和处理数据，输出层给出结果。
- 每个神经元都有多个输入和一个输出，输入通过权重和偏差进行加权求和，再经过激活函数进行处理，最后输出给下一层的神经元。
3. 深度学习的核心技术- 激活函数：激活函数在神经元中起到非线性变换的作用，常用的激活函数有sigmoid、ReLU等。
- 反向传播算法：用于对神经网络中的权重和偏差进行调整，使得神经网络的输出与实际结果更加接近。
- 损失函数：损失函数用于衡量神经网络输出结果与实际结果的差距，常用的损失函数有均方差、交叉熵等。
4. 深度学习的应用领域- 计算机视觉：深度学习在图像识别、目标检测、图像分割等方面取得了巨大的突破，例如人脸识别技术、自动驾驶等。
- 自然语言处理：深度学习在机器翻译、文本分类、情感分析等方面的应用越来越广泛，例如谷歌翻译、智能客服等。
- 语音识别：深度学习在语音识别方面具有重要的应用，例如苹果的Siri语音助手、亚马逊的Alexa等。
5. 深度学习的发展与挑战- 硬件提升：随着硬件计算能力的提升，如GPU的应用以及新型的神经网络加速器，加快了深度学习模型的训练和推断速度。
- 数据集和算法：大规模的数据集以及更加高级的算法模型，会对深度学习的发展产生积极影响。
神经网络的原理和应用
神经网络的原理和应用神经网络，是一种模拟生物神经系统、具有学习和适应功能的计算模型。
神经网络模型的基本组成部分是神经元，通过有向边连接起来构成网络。
神经网络模型可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能控制等领域，吸引了广泛的研究和应用。
一、神经网络的基本原理1.神经元模型神经元是神经网络的基本单元，也是神经网络的最小计算单元。
与生物神经元类似，神经元将多个输入信号加权求和，并通过激活函数处理后输出到下一层神经元。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。
2.前馈神经网络前馈神经网络是一种最基本的神经网络模型，输入层接受输入信号，输出层输出处理结果，中间层称为隐层。
每个节点都与下一层节点相连接，信息仅从输入层流向输出层。
前馈神经网络可以用于分类、回归、预测等问题。
3.反向传播算法反向传播算法是神经网络训练中常用的算法之一。
神经网络训练的目标是通过优化权重参数使得网络输出与期望输出尽可能接近。
反向传播算法通过反向传递误差信号更新权重，使得误差逐渐减小。
反向传播算法的优化方法有随机梯度下降、自适应学习率等。
二、神经网络的应用1.图像识别图像识别是神经网络应用的一个重要领域，常用的应用有人脸识别、车牌识别、物体识别等。
神经网络可以通过反复训练调整权重参数，识别出图像中的特征，并进行分类或者抽取特征。
2.自然语言处理自然语言处理是指对人类语言进行计算机处理的领域。
神经网络在机器翻译、文本分类、情感分析等领域有着广泛的应用。
神经网络可以处理句子、段落等不同层次的语言特征，从而提高自然语言处理的效果。
3.智能控制智能控制是指通过建立控制系统，从而优化控制效果，提高生产效率。
神经网络在智能控制领域有着广泛的应用。
神经网络可以学习和自适应地优化控制系统的参数，从而提高稳定性和控制精度。
三、神经网络的未来随着人工智能技术的不断进步，神经网络将发挥越来越重要的作用。
未来，神经网络将继续发展和优化，实现更加精准和智能的应用。
神经网络的基本原理
神经网络的基本原理
神经网络的基本原理是基于生物神经系统的工作原理进行设计的一种人工智能算法。
它由一个由大量人工神经元（或“节点”）组成的网络，这些神经元通过“连接”进行信息传递和处理。
在神经网络中，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并根据这些输入进行处理后产生一个输出。
每个连接都有一个权重，用于调节输入信号对神经元输出的贡献。
神经网络的目标是通过调整权重来最小化输出与实际值之间的误差。
神经网络通常由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入，比如图像、文本等，然后将输入传递到隐藏层。
隐藏层中的神经元通过计算并传递信号，最后输出层将得出最终结果。
神经网络在训练过程中使用反向传播算法。
该算法通过计算误差，并将误差从输出层向后传播到隐藏层和输入层，以调整网络中的权重。
通过多次迭代训练，神经网络可以提高自己的准确性和性能。
使用神经网络可以解决各种问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
它具有自学习和适应能力，能够从大量的训练数据中学习模式和特征，并应用于新的数据中进行预测和分类。
总结来说，神经网络是一种模拟生物神经系统的人工智能算法。
通过调整权重和使用反向传播算法，神经网络可以从训练数据
中学习并提高自身的性能。
它在图像、语音、文本等领域有广泛的应用。
神经网络 实验报告
神经网络实验报告神经网络实验报告引言：神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型，它通过学习和训练来实现模式识别、分类和预测等任务。
本次实验旨在探索神经网络的基本原理和应用，并通过实践验证其效果。
一、神经网络的基本原理1.1 神经元模型神经元是神经网络的基本单元，它接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数进行处理后输出。
我们采用的是Sigmoid函数作为激活函数，它能够将输入信号映射到0到1之间的值。
1.2 神经网络结构神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层用于处理和提取特征，输出层给出最终的预测结果。
隐藏层的数量和每层神经元的数量是根据具体问题而定的。
1.3 反向传播算法反向传播算法是神经网络中最常用的训练算法，它通过计算误差和调整权重来不断优化网络的预测能力。
具体而言，它首先进行前向传播计算得到预测结果，然后计算误差，并通过链式法则将误差反向传播到每个神经元，最后根据误差调整权重。
二、实验设计2.1 数据集选择本次实验选择了一个手写数字识别的数据集，其中包含了大量的手写数字图片和对应的标签。
这个数据集是一个经典的机器学习数据集，可以用来评估神经网络的分类能力。
2.2 神经网络参数设置为了探究神经网络的性能和泛化能力，我们设置了不同的参数组合进行实验。
主要包括隐藏层数量、每层神经元数量、学习率和训练轮数等。
2.3 实验步骤首先，我们将数据集进行预处理，包括数据归一化和标签编码等。
然后，将数据集划分为训练集和测试集，用于训练和评估网络的性能。
接下来，根据不同的参数组合构建神经网络，并使用反向传播算法进行训练。
最后，通过测试集评估网络的分类准确率和损失函数值。
三、实验结果与分析3.1 参数优化我们通过对不同参数组合的实验进行比较，找到了在手写数字识别任务上表现最好的参数组合。
具体而言，我们发现增加隐藏层数量和神经元数量可以提高网络的分类准确率，但同时也会增加训练时间。
神经网络的基本原理及工作流程解析
神经网络的基本原理及工作流程解析神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的算法模型，它通过学习和训练来提取和处理数据。
本文将解析神经网络的基本原理和工作流程，以帮助读者更好地理解这一令人着迷的技术。
一、神经网络的基本原理神经网络的基本原理源于人脑神经元的工作方式。
神经元是大脑中的基本单位，它通过连接其他神经元来传递和处理信息。
类似地，神经网络中的神经元被称为节点或神经元，它们通过连接权重来传递和处理数据。
神经网络的核心思想是通过调整连接权重来学习和适应输入数据。
当神经网络接收到输入数据时，每个节点将根据其连接权重和输入数据计算输出。
然后，通过比较输出与期望输出，神经网络可以调整连接权重，以使输出更接近期望输出。
这个过程被称为反向传播算法。
二、神经网络的工作流程神经网络的工作流程可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理：在输入数据进入神经网络之前，通常需要进行一些预处理操作，例如数据归一化、特征提取等。
这些操作有助于提高神经网络的性能和准确性。
2. 前向传播：在前向传播阶段，输入数据通过连接权重和激活函数的作用，从输入层逐层传递到输出层。
每个节点根据其连接权重和输入数据计算输出，并将其传递给下一层的节点。
这个过程一直持续到达到输出层。
3. 损失函数计算：在前向传播过程中，神经网络的输出与期望输出进行比较，并计算损失函数。
损失函数是衡量神经网络输出与期望输出之间差异的指标，它可以帮助神经网络调整连接权重。
4. 反向传播：在反向传播阶段，神经网络根据损失函数的值来调整连接权重。
通过计算损失函数对每个连接权重的偏导数，可以确定每个连接权重的调整方向和大小。
然后，神经网络使用梯度下降算法来更新连接权重，以减小损失函数的值。
5. 迭代训练：神经网络的训练过程是一个迭代的过程。
通过重复进行前向传播、损失函数计算和反向传播，神经网络逐渐调整连接权重，使其能够更好地适应输入数据。
通常，需要多次迭代训练才能达到理想的性能。
神经网络的基本原理
神经网络的基本原理神经网络是一种基于机器学习技术的应用，是一种模拟神经网络运行的计算模型。
它的本质是通过多层网络来计算输入和输出之间的关系，以便解决机器学习问题。
神经网络非常适合解决图像识别、语音识别等复杂机器学习问题。
神经网络的基本原理分为输入层、网络层和输出层。
输入层包含输入训练样本和输入变量，每个输入变量都有自己的连接权重；网络层由若干隐藏层组成，每个隐藏层中的神经元具有一定信息处理能力；输出层由若干输出神经元组成，每个输出神经元都有自己的权重。
在神经网络的运行过程中，输入层的输入变量将不断地流入网络，并通过隐藏层和输出层，经过连接权重的调整，最后将输出计算出来。
可以看出，神经网络的计算依赖于隐藏层的权重，因此，神经网络的训练就是对网络中的每一层的权重进行调整，调整的目标是使输出尽可能接近理想值。
神经网络的优点在于它的一致性和适应性。
一致性是指神经网络提供的功能是一致的，即网络对输入的响应是相同的；另一方面，适应性是指神经网络对输入的变化有一定的反应，即网络可以通过训练不断改变自身，以更好地满足输入的变化要求。
在机器学习中，神经网络可以用来拟合一系列数据，使机器能够基于训练数据进行预测或分类。
此外，神经网络还可以用于处理非线性问题，因为神经网络能够在多个输入之间建立联系，并建立联系的过程中产生复杂的函数。
神经网络还可以用来信号处理，例如进行信号分类、识别、压缩等。
总之，神经网络是一种模拟神经网络运行的计算模型，它是基于机器学习技术的应用，具有一致性、适应性和拟合非线性问题的能力，可以用来解决包括图像识别、语音识别以及信号分类等复杂机器学习问题。
因此，神经网络一直是人工智能和机器学习研究的热门话题，深受各界的关注、支持和发展。
人工智能中的神经网络原理
人工智能中的神经网络原理近年来，人工智能技术的快速发展已经为各行各业带来了极大的变革和发展机遇，而神经网络以其独特的优势而成为了人工智能中最为重要的一种技术手段。
那么，什么是神经网络？它在人工智能技术中又具有哪些应用？我们今天就来详细探讨一下神经网络的相关原理。
一、神经网络原理神经网络是一种信息处理系统，它模拟人脑的神经网络系统，并通过不断的学习与调整来优化其处理能力。
神经网络主要分为三个部分：输入层、中间层和输出层。
其中，输入层主要负责接收输入的信息，中间层则根据输入信息进行处理和计算，并将信息传递到下一层，而输出层则输出最终结果。
在神经网络的计算过程中，每个节点都有一个数学模型，即神经元。
神经元通过计算来处理输入信息，并把计算结果交给下一层神经元进行处理。
神经元的计算模型最基础的形式是线性模型和非线性模型，其中非线性模型最为常见和有效。
二、神经网络的学习和训练神经网络的优势在于其可以不断地从数据中学习和优化自己的处理能力，而这就需要神经网络不断地进行训练和调整。
神经网络的训练主要通过反向传播算法进行实现，即将网络计算结果与实际结果进行比对，计算误差并向反方向对网络进行调整，以最小化误差并优化网络性能。
三、神经网络在人工智能中的应用神经网络在人工智能中有着极为广泛的应用领域。
其中最为常见的应用就是图像和语音识别。
在图像识别方面，神经网络通过对大量图像进行训练，从而能够对新的图像进行较为准确的识别和分类。
在语音识别方面，神经网络同样是非常有效的技术手段，它能够根据语音信号进行分析和处理，从而实现较高的音频识别率。
此外，神经网络还可以用于自然语言处理、推荐系统、机器翻译、医学诊断等许多领域的应用中。
随着技术的不断发展与突破，神经网络在人工智能中的应用前景还将日益广阔。
总结：通过上面的简单介绍，我们可以看到神经网络在人工智能中的重要性和优越性。
神经网络的应用范围已经广泛涵盖了许多领域，尤其在图像和语音识别方面得到了广泛应用和高度认可。
神经网络基本原理
神经网络基本原理神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络结构的人工智能模型，它可以通过学习和训练来完成各种复杂的任务。
神经网络的基本原理是由大量的神经元相互连接而成的网络系统，通过输入数据，经过神经元的计算和传递，最终得到输出结果。
在本文中，我们将介绍神经网络的基本原理，包括神经元、激活函数、前向传播和反向传播等内容。
首先，神经网络的基本组成单元是神经元。
神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过加权求和和激活函数的处理，产生输出信号。
神经元的输入可以来自输入数据，也可以来自其他神经元的输出。
每个输入信号都有一个对应的权重，神经元将所有输入信号乘以对应的权重并求和，然后通过激活函数处理得到最终的输出。
其次，激活函数是神经元中非常重要的一部分，它决定了神经元的输出是否被激活。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数等。
激活函数的作用是引入非线性因素，使得神经网络可以学习和处理复杂的非线性关系，提高网络的表达能力。
接下来，我们来介绍神经网络的前向传播过程。
在前向传播过程中，输入数据通过输入层传递到隐藏层，再从隐藏层传递到输出层。
在每一层中，神经元将输入信号进行加权求和和激活函数处理，得到输出，并传递到下一层。
最终，输出层得到神经网络的最终输出结果。
最后，我们来介绍神经网络的反向传播过程。
反向传播是神经网络中用来更新权重和偏置的方法，通过计算输出结果和真实标签的误差，将误差信号从输出层传递到隐藏层，然后根据误差信号来更新每一层的权重和偏置，从而使得网络的输出结果更加接近真实标签。
综上所述，神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络结构的人工智能模型，它通过神经元、激活函数、前向传播和反向传播等基本原理来完成各种复杂的任务。
神经网络在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域都取得了很大的成功，相信随着技术的不断进步，神经网络会在更多的领域发挥重要作用。
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• 神经元的模型确定之后，一个神经 网络的特性及能力主要取决于网络 的拓扑结构及学习方法
30
人工神经网络的互连结构及其学习机理
人工神经网络的拓扑结构
建立人工神经网络的一个重要步骤是构造人工神 经网络的拓扑结构，即确定人工神经元之间的互连结构。 根据神经元之间连接的拓扑结构，可将神经网络的互连 结构分为层次型网络和互连型网络两大类。层次型网络 结构又可根据层数的多少分为单层、两层及多层网络结 构。
9
• 生物神经元的功能与特征
根据神经生理学的研究，生物神经元具有如下重要功能与特性。 （1）时空整合功能 神经元对不同时间通过同一突触传入的神经冲动，具有时间整合 功能。对于同一时间通过不同突触传入的神经冲动，具有空间整 合功能。两种功能相互结合，使生物神经元对由突触传入的神经 冲动具有时空整合的功能。
（2）兴奋与抑制状态 神经元具有兴奋和抑制两种常规的工作状态。当传入冲动的时空 整合结果使细胞膜电位升高，超过动作电位的阈值时，细胞进入 兴奋状态，产生神经冲动。相反，当传入冲动的时空整合结果使 细胞膜电位低于动作电位阈值时，细胞进入抑制状态，无神经冲 动输出。
10
（3）脉冲与电位转换 突触界面具有脉冲/电位信号转化功能。沿神经纤维传递的
神经网络
1
人工神经网络（ ANN，Artificial Neural Network） 也简称为神经网络（NN），是由大量的简单处理单元 经广泛并行互连形成的一种网络系统。它是对人脑系统 的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
目前，人工神经网络已成为许多高科技领域的一个 热门话题。在人工智能领域，它已实际应用于决策支持、 模式识别、专家系统、机器学习等许多方面。
当激活值σ＞0时，即神经元输入的加权总和超过给定的阈值 时，该神经元被激活，进入兴奋状态，其状态f(σ)为1；
否则，当σ＜0时，即神经元输入的加权总和不超过给定的阈 值时，该神经元不被激活，其状态f(σ)为0。
22
（2）分段线性强饱和型（Linear Saturation）
这种模型又称为伪线性，其输入／输出之间在一定范围内 满足线性关系，一直延续到输出为最大值1为止。但当达到最大 值后，输出就不再增大。如图5-4所示。
7
• 树突是指由细胞体向外延伸的除轴突以外的其他所 有分支。不同的神经元其树突的数量也不同，长度 较短，但数量很多，它是神经元的输入端，用于接 受从其他神经元的突触传来的信号。
• 细胞体是神经元的主体，胞体和树突表面是接受的 其他神经元传来的信号的主要部位。
8
神经元中的细胞体相当于一个初等处理器，它对 来自其他各个神经元的信号进行总体求和，并产生一个 神经输出信号。由于细胞膜将细胞体内外分开，因此， 在细胞体的内外具有不同的电位，通常是内部电位比外 部电位低。细胞膜内外的电位之差被称为膜电位。在无 信号输入时的膜电位称为静止膜电位。当一个神经元的 所有输入总效应达到某个阈值电位时，该细胞变为活性 细胞（激活），其膜电位将自发地急剧升高产生一个电 脉冲。这个电脉冲又会从细胞体出发沿轴突到达神经末 梢，并经与其他神经元连接的突触，将这一电脉冲传给 相应的神经元。
f(σ) 1
0
σ 图 5-4 分段线性饱和型神经元的输入／输出特性
23
（3）S型（Sigmoid） 这是一种连续的神经元模型，其输出函数也是一个有最大输
出值的非线性函数，其输出值是在某个范围内连续取值的，输入 输出特性常用S型函数表示。它反映的是神经元的饱和特性，如 图5-5所示。f(σ) 10 Nhomakorabeaf
31
人工神经网络的互连结构及其学习机理
简单单级网
x1 x2 … xn
w11 w1m
w2m … wn1
wnm 输入层
o1
o2
… on
输出层
32
单层网络结构有时也称两层网络结构 单层或两层神经网络结构是早期神经网络模型的互连模式，这种 互连模式是最简单的层次结构。1）不允许属于同一层次间的神 经元互连。2）允许同一层次间的神经元互连，则称为带侧抑制 的连接（或横向反馈）。此外，在有些双层神经网络中，还允许 不同层之间有反馈连接。
3
人脑的基本组成是脑神经细胞，大量脑 神经细胞相互联接组成人的大脑神经网络， 完成各种大脑功能。而人工神经网络则是由 大量的人工神经细胞（神经元）经广泛互连 形成的人工网络，以此模拟人类神经系统的 结构和功能。
了解人脑神经网络的组成和原理，有助 于对人工神经网络的理解。
4
人工神经网络概述
人体神经结构与特征
从人脑神经元的特性和功能可以知道，神经元是一 个多输入单输出的信息处理单元， 其模型如下图所示：
x1
ω1
x2 ω2
θ
y
ωn
xn
神经元模型
17
人工神经元及人工神经网络
x1
ω1
ω2
x2
θ
y
ωn
xn
神经元模型
18
人工神经元及人工神经网络
M-P模型 M-P模型属于一种阈值元件模型，它
是由美国心理学家Mc Culloch和数学家Pitts 提出的最早（1943）神经元模型之一。M-P 模型是大多数神经网络模型的基础。
y=f(σ)=f(∑ ωi* xi – θ) 其中f 称之为神经元功能函数（作用函数，转移函数，传递函数，激 活函数）。
➢ 注：可以令X0=-1，w0=θ，这样将阈值作为权值来看待。
20
常用的人工神经元模型 功能函数f是表示神经元输入与输出之间关系的函数，根据
功能函数的不同，可以得到不同的神经元模型。常用的神经元模 型有以下几种。
11
• 人脑神经系统的结构与特征
（1）记忆和存储功能 人脑神经系统的记忆和处理功能是有机地结合
在一起的。神经元既有存储功能，又有处理功能， 它在进行回忆时不仅不需要先找到存储地址再调出 所存内容，而且还可以由一部分内容恢复全部内容。 尤其是当一部分神经元受到损坏（例如脑部受伤等） 时，它只会丢失损坏最严重部分的那些信息，而不 会丢失全部存储信息。
信号为离散的电脉冲信号，而细胞膜电位的变化为连续的电位信 号。这种在突触接口处进行的“数/模”转换，是通过神经介质 以量子化学方式实现的如下过程：电脉冲→神经化学物质→膜电 位
（4）神经纤维传导速率 神经冲动沿神经纤维传导的速度在1m/s～150m/s之间。其
速度差异与纤维的粗细、髓鞘(包绕在神经元的轴突外部的物质，起绝缘作 用 )的有无有关。一般来说，有髓鞘的纤维，其传导速度在100m ／s以上，无髓鞘的纤维，其传导速度可低至每秒数米。
(
)
1
1 e
σ 图 5-5 S型神经元的输入／输出特性
24
（4）子阈累积型（Subthreshold Summation） 这种类型的作用函数也是一个非线性函数，当产生的激活值
超过T值时，该神经元被激活产生一个反响。在线性范围内，系 统的反响是线性的，如图5－6所示。
f(σ)
1
0
T
σ
图5-6 子阈累积型神经元的输入／输出特性
2
由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相 关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此， 关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的 见解。目前使用得较广泛的是T.Koholen（芬兰赫尔 辛基技术大学 ）的定义，即"神经网络是由具有适应性 的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组 织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出 的交互反应。"
25
从生理学角度看，阶跃函数（阈值型）最符 合人脑神经元的特点，事实上，人脑神经元正是 通过电位的高低两种状态来反映该神经元的兴奋 与抑制。然而，由于阶跃函数不可微，因此，实 际上更多使用的是与之相仿的Sigmoid函数。
26
人工神经网络 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管
人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最 基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实 际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行 运算来实现的。
没有发现大脑中的哪一部分可以决定其余所有各部 分的活动，也没有发现在大脑中存在有用于驱动和 管理整个智能处理过程的任何中央控制部分。人类 大脑的各个部分是协同工作、相互影响的，并没有 哪一部分神经元能对智能活动的整个过程负有特别 重要的责任。
可见，在大脑中，不仅知识的存储是分散的， 而且其控制和决策也是分散的。因此，大脑是一种 分布式系统。
14
（4）容错功能 容错性是指根据不完全的、有错误的信息仍能
做出正确、完整结论的能力。大脑的容错性是非常 强的。例如，我们往往能够仅由某个人的一双眼睛、 一个背影、一个动作或一句话的音调，就能辨认出 来这个人是谁。
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（5）联想功能 人脑不仅具有很强的容错功能，还有联想功能。
善于将不同领域的知识结合起来灵活运用，善于概括、 类比和推理。例如，一个人能很快认出多年不见、面貌 变化较大的老朋友。
x1 x2 … xn
w11 w1m w2m …wn1
输入层
o1
… 输出层
o2
V
om
33
多层网络结构 通常把三层和三层以上的神经网络结构称为多层神经网络
结构。所有神经元按功能分为若干层。一般有输入层、隐层（中 间层）和输出层。
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• 人脑神经系统的结构与特征
（2）高度并行性 人脑大约有1011～1012个神经元，每个神经元
又有103～105个突触，即每个神经元都可以和其他 103～105个神经元相连，这就提供了非常巨大的存 储容量和并行度。例如，人可以非常迅速地识别出 一幅十分复杂的图像。
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（3）分布式功能 人们通过对脑损坏病人所做的神经心理学研究，
（6）自组织和自学习功能 人脑能够通过内部自组织、自学习能力不断适应