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人工神经网络(Artificial Neural Network)和生物神经网络(Biological Neural Network)是两种不同设计理念的网络，它们的显着区别就是人工神经网络中系统的独特功能记忆与处理器分开放置。而在生物神经网络中分布式内存位于神经互连内部。 神经计算机(Neural computers)建立在人类神经系统（大脑）的生物过程之上。神经计算涉及广泛的并行处理和自学习机器，就像大脑一样，这得益于大脑中存在的神经网络。神经网络不过是一组相互连接的处理元素，就像一个网络，它可以在接收到输入后产生一些结果。生物神经系统（biological neural system）具有人工神经网络中不存在的内置反馈系统。传统的计算系统专注于模仿人类的思维过程，而不是模拟人类大脑是如何实现的。神经计算机采用另一种方法，直接对人脑的生物结构和信息处理机制进行建模。 人工神经网络 人工神经网络是一种数学模型，本质上是受到人脑中生物神经元系统的启发。神经网络是由多个通过加权路径相互连接的处理元素构成的，以形成网络。每个元素的结果是通过使用其加权输入的非线性函数来计算的。当这些处理元素合并到网络中时，可以使用任意复杂的非线性函数，例如关于分类、预测或优化的问题。 与人脑类似，这些人工神经网络通过经验学习，通过示例进行概括，并可以从嘈杂的网络中检索基本数据。它们可以以更高的速度并行工作并且具有容错性。 生物神经网络 生物神经网络也由称为神经元的多个处理元素组成，它们通过突触相互连接。这些神经元要么接受外部输入，要么接受其他神经元的结果。各种神经元生成的输出将它们对整个网络的影响传播到最后一层，结果可以显示给现实世界。 每个突触都有一个处理值和权重，在网络训练的时候就被识别出来。网络的性能和效力完全取决于网络中神经元的数量、它们如何相互连接（即拓扑）以及分配给每个突触的权重值。 人工神经网络和生物神经网络主要区别
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