建立类似大脑的东西是什么样子的？这些东西是如何工作的，或者它们是做什么的？下面来看看节点如何与神经元沟通，以及人工和生物神经网络之间有哪些区别。

人工神经网络

人工神经网络(ANN)是一种基于Feed-Forward策略的神经网络。之所以这样说，是因为它们通过节点不断传递信息，直到到达输出节点。这也被称为最简单的神经网络类型。

ANN的一些优点:

  • 无论数据类型如何(线性或非线性)，都有能力学习。
  • ANN是高度不稳定的，在金融时间序列预测中发挥着最佳作用。

ANN的一些缺点：

  • 最简单的结构使其难以解释网络的行为。
  • 这种网络依赖于硬件。

生物神经网络

生物神经网络(BNN)是一个由突触、树突、细胞体和轴突组成的结构。在这个神经网络中，处理是由神经元进行的。树突接收来自其他神经元的信号，细胞体汇总所有传入的信号，轴突将信号传输给其他细胞。

BNN的一些优点：

  • 突触是输入处理元素。
  • 它能够处理高度复杂的并行输入。

BNN的一些缺点：

  • 没有控制机制。
  • 处理的速度很慢，因为它很复杂。

ANN和BNN的区别:

编号 ANN BNN
1 ANN是人工神经网络的简称。 BNN是生物神经网络的简称。
2 与生物神经网络相比，处理速度快。 BNN处理信息的速度很慢。
3 ANN为新进程分配存储空间是严格意义上的不可替代的，因为旧的位置是为前一个进程保存的。 BNN为新进程分配存储空间很容易，因为它只是通过调整互连强度而增加。
4 进程以顺序模式运行。 进程可以在大规模并行操作中运行。
5 如果任何信息在存储器中被损坏，它就不能被检索。 信息被分发到整个网络中的子节点，即使它被损坏，也可以被检索。
6 活动由控制单元持续监控。 没有控制单元来监测网络中正在处理的信息。