人工神经网络 (ann) 是受生物神经网络启发的计算模型,但它们更简单,并且以更抽象的方式操作。Ann由通过权重连接的人工神经元层组成,它们通过这些连接处理输入数据以产生输出。
另一方面,生物神经网络由人类或动物大脑中的神经元组成,这些神经元通过电信号和化学信号相互通信。这些网络非常复杂,涉及更多的互连,并使用诸如突触可塑性之类的生物过程进行学习。
虽然ann是为模式识别或预测等特定任务设计的简化模型,但生物神经网络能够实现广泛的认知功能,包括感知,决策和运动控制。人工神经网络试图模仿生物系统的一般结构和功能,但它们仍然远没有那么复杂和通用。