我们把人的这种特性拿出来放到计算机中，也就是让计算机像人脑一样能较精确地处理信息，人脑中的神经系统变成计算机中的人工神经网络，生物神经系统的基本组成单位--神经细胞，对应人工神经网络中的神经元。
现代生物学表明，人的神经系统中大概有860亿神经元，而这数量巨大的神经元之间大约是通过10141015个突触连接起来的。每个神经元都从树突接受信号，同时顺着某个轴突传递信号。比如说，我们在逻辑回归中用到的sigmoid函数就是一种激励函数，因为对于求和的结
人类大脑新皮层这三个基本属性——通过重新连接进行学习、稀疏表示和化身学习——将是未来20年人工智能向大脑学习的三个最重要的方向。等它学完了，就真的无敌了。在人类大脑中，它占据约75%的脑容量。树突的分支上附有5000至10000个突触，每个突触与成千上万的
所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“的神经网络是由具有适应性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做出的交互反应”。BP神经网络一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。神经元
近年来，“深度学习”AI模型经常被吹捧为“像大脑一样工作”，因为它们由模仿生物大脑的人工神经元组成。然而，从神经科学家的角度来看，深度学习神经元和生物神经元之间的差异是众多且不同的。在这篇文章中，我们将首先描述生物神经元的一些关键特征，以及如何简化它们以获
在前面的小节中，我们大致了解了机器学习的形式化定义和神经网络的概念，在本小节中，我们将相对深入地探讨一下神经网络中的神经元模型以及深度学习常常用到的激活函数及卷积函数。在前一小节中，我们已介绍了人工神经网络的定义。简单来说，它是一种模仿动物神经网络行为特征
汪星人和喵星人到底哪个更聪明？科学来告诉你答案。科学家们计算了狗与猫大脑神经元的数量，结果发现前者是后者的2倍。现在，一个最具争议的问题可能终于有了答案。研究者之一是著名的神经学家Suzana Herculano-Houzel。神经元是大脑中的一种特殊神经
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