人工神经网络和生物神经元存在以下主要区别:
i、发展背景
人工神经网络是受生物神经元启发而来的计算模型。
但正在逐渐朝着更抽象的方向发展。
ii、结构
生物神经元的结构复杂,包含突触、细胞体等部分。
人工神经元的结构简单,只包含输入加权和激活函数。
iii、连接方式
生物神经元通过化学神经递质在突触间传输信号。
人工神经元通过变化权重来改变连接强度。
iv、学习方式
生物神经元的学习基于 Hebbian规则。
人工神经元的学习基于误差倒传播算法。
v、应用目标
生物神经元实现智能体的感知、运动等功能。
人工神经元实现复杂函数的逼近。
vi、缺陷容错能力
生物神经元具有很强的容错能力。
人工神经网络的容错能力一般。
总的来说,两者的主要区别在于:
- 发展背景
- 结构复杂度
- 连接方式
- 学习方式
- 应用目标
- 缺陷容错能力
人工神经网络是受生物神经元启发而来。但在结构和功能上存在显著差异。它使用简单的模型模拟生物神经元的部分功能。