《卷积神经网络与计算机视觉》 —3.4.3人工神经元与生物神经元

3.4.3人工神经元与生物神经元

在概述了人工和生物神经元操作的基础知识后，我们现在可以在它们的功能之间进行比较，并确定两者之间的关键差异。

人工神经元（也称为单元或节点）采用若干输入连接（生物神经元中的树突），为其分配一定的权重（类似于突触）。然后该单元计算加权输入的总和并应用激活函数（类似于生物神经元中的细胞体）。然后使用输出连接（轴突函数）传递单元的结果。

注意，上述生物神经元和人工神经元之间的类比，仅在总体上有效。实际上，生物神经元的功能存在许多重要差异。例如，生物神经元不对加权输入求和，而是树突以非常复杂的方式相互作用以组合输入信息。此外，生物神经元异步通信，不同于它们的计算对应物（人工神经元），其采用同步操作。两种类型的神经网络中的训练机制也是不同的，生物网络中的训练机制尚不清楚。与目前具有前馈或反馈架构的人工网络相比，生物网络中的拓扑非常复杂。