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一、通俗解释

二、专业解析

三、权威参考


神经网络通过​​分层连接的人工神经元​​模拟人脑结构,其中输入层接收信号(模拟树突接收信息),隐藏层通过权重调整(模拟突触可塑性)进行特征提取,输出层生成结果(类似轴突传递信号),并利用反向传播机制(类比生物神经元的多巴胺调节)不断优化连接强度,最终实现类似人脑的“边学习边修正”能力。

一、通俗解释

​​神经网络​​就像人脑的“数字版小弟”,模仿了三个关键设计:

​​神经元仿生​​:

每个计算单元(人工神经元)模仿人脑的神经细胞,输入信号像树突接收信息,输出信号像轴突传递结果。比如你看到猫照片时,大脑神经元会接力传递信息,神经网络同样会把像素点一步步处理成“猫”的结论。

​​连接方式​​:

神经元之间的链接强度(权重)类似大脑突触的可塑性。就像朋友越聊越亲密,神经网络会通过错误反馈调整连接强度,让重要特征(比如猫耳朵)传递得更“响亮”。

​​分层处理​​:

和人脑视觉皮层先识别线条再组合成形状类似,神经网络分输入层(接收数据)、隐藏层(提取特征)、输出层(得出结论)。比

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