人工神经网络

DNN 是深度学习的核心模型之一，其主要特点是具有多个隐藏层，使其能够对复杂的数据进行特征提取和模式识别。

该综述宏观地阐述了ONNs的发展历史，直观地展示了ONNs的发展历程，并提出非集成ONNs和集成ONNs两种分类形式……

「神经网络的学习方式是否与人类相同，这个问题一直存在争议。」

一项新的研究发现，一种使用光子而不是电子的模拟大脑的神经网络，可以通过使用数千种波长的光同时运行许多计算，快速分析大量数据。

大多数人工神经网络忽略了生物神经网络的尖峰特性，这使得简化底层模型以及诸如反向传播等学习技术成为可能。但是，这样做是否违背了生物神经网络最核心的原则了呢？

这份教学包是针对那些对人工神经网络（ANN）没有接触过、基本上完全不懂的一批人做的一个简短入门级的介绍。我们首先简要的引入网络模型，然后才开始讲解ANN的相关术语。作为一个应用的案例，我们解释了后向传播算法，毕竟这一算法已经得到广泛应用并且许多别的算法也是从它继承而来的。

人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里，这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理，毕竟现在深度学习太火了。

来源：Medium/编译：weakish

编者按：Google产品经理Yariv Adan讨论了困惑很多人的问题：人工神经网络和人类大脑中的神经网络到底有多像？

人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象，而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的基础问题经常出现——这些人工神经网络的工作方式真的和我们大脑中的神经元相似吗？

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不。尽管从高层概念上说，ANN（人工神经网络）受到了大脑中的神经元和神经网络的启发，但这些概念的ML实现和大脑的工作方式大有径庭。不仅如此，随着这些年来ML领域的进展，新的复杂想法和技术的提出（RNN、GAN等）——这一联系进一步削弱了。

关键相似点

前馈全连接网络的高层架构和一般原则体现了人工神经网络和大脑中的神经网络的相似性。

从高层看，大脑的神经元由三部分组成：