本文主要是介绍生物神经网络与人工神经网络的学习机制，计算模型讨论，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！
生物神经网络和人工神经网络都是通过学习来适应和解决问题的，但它们的学习机制有所不同。
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生物神经网络的学习机制：
- 突触可塑性：生物神经网络的学习主要依赖于突触可塑性，即神经元之间连接的强度可以根据活动模式的重复和强度而改变。这种可塑性包括长期增强和长期抑制，这些变化可以通过反复的神经元激活来促进学习和记忆形成。
- 激素和神经递质：激素和神经递质在调节神经元活动和突触可塑性中起着关键作用。例如，多巴胺等神经递质的释放可以增强突触的强度，促进学习和奖赏行为。
- 塑形学习规则：生物神经网络中存在多种塑形学习规则，如希伯英学习规则和帕卡德-海布卢学习规则，它们描述了神经元之间突触强度的变化与学习过程之间的关系。
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人工神经网络的学习机制：
- 反向传播算法：人工神经网络中最常用的学习算法是反向传播算法。这种算法通过计算神经网络输出与期望输出之间的误差，并将误差逐层反向传播，调整神经元之间连接的权重来最小化误差。
- 梯度下降优化：反向传播算法通常与梯度下降优化方法结合使用，通过沿着误差函数的负梯度方向更新神经网络参数，使误差逐步减小。
- 激活函数：人工神经网络中使用的激活函数通常是非线性函数，如Sigmoid、ReLU等，它们帮助神经网络学习非线性关系和复杂模式。
尽管生物神经网络和人工神经网络的学习机制有所不同，但人工神经网络的设计灵感往往来自于对生物神经系统的理解。生物神经网络的学习机制也为人工神经网络的改进提供了启示，例如深度学习中的残差连接和注意力机制等技术就部分受到生物神经系统的启发。
生物神经网络计算：以离散计算为主
人工神经网络计算：以连续计算为主
注：或许离散计算存在某种逻辑与推理上的优势
生物神经网络学习：输入 --> 原理 --> 输出，通过事物本身原理确定网络结构和参数
人工神经网络学习：输入 --> 黑箱 --> 输出，提前设计网络结构，梯度确定网络参数
注：通过原理确定的网络结构和参数，或许在学习的智能程度方面更有优势
生物神经网络性能：高灵活性，高适应性，高学习性，高遗忘性，高智能性
人工神经网络性能：低灵活性，低适应性，高学习性，低遗忘性，低智能性
注：或许可以借助传统编程实现离散操作，执行CPU运算，让神经网络实现连续操作，执行GPU运算，两者相互调用，以此来实现强人工智能。
由于生物神经网络基于事物客观规律建立网络模型，因此具有更高的灵活性，适用性和可解释性，相对更容易产生基础甚至高级的逻辑判断推理能力。但人工神经网络在许多方面也存在生物神经网络无法比拟的优势，两者的高效结合可能才是最优道路。
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