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大脑神经网络(生物神经网络)与机器神经网络(人工神经网络,ANN)虽然名称相似,但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。以下是两者的主要区别:


1. 基础结构与组成

  • 大脑神经网络

    • 由 生物神经元(约860亿个)通过突触连接形成动态网络。

    • 神经元通过电化学信号(动作电位)和神经递质传递信息。

    • 具有高度的 可塑性(突触可增强或削弱),支持终身学习和适应。

    • 网络结构复杂,包含分层(如大脑皮层)和并行处理机制。

  • 机器神经网络

    • 由 人工神经元(数学节点)通过权重连接构成层级结构(输入层、隐藏层、输出层)。

    • 信息传递是纯数学运算(如矩阵乘法、激活函数)。

    • 结构由人工设计(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN),灵活性依

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