人工神经网络与生物神经网络的区别

人工神经网络和生物神经网络都是神经网络的一种形式。这两种网络的主要区别在于，在人工神经网络中，系统的独特功能内存独立于CPU设置。另一方面，生物神经网络中的分布式内存位于神经互联中。

神经网络计算机（大脑）的基础是人体的神经系统生物过程。神经网络涉及大量的并行处理和自学习计算机，类似于大脑，这得益于大脑的神经网络。神经网络只是相互连接成网状的计算单元的集合，在接收输入后可以提供一些结果。

在本文中，您将了解人工神经网络和生物神经网络之间的区别。但在讨论区别之前，您必须了解人工神经网络和生物神经网络及其优缺点。

什么是人工神经网络？

人工神经网络主要是受人脑生物神经元系统启发的数学模型。神经网络由大量处理单元组成，这些处理单元通过加权路径相互连接形成网络。每个单元的结果是通过对加权输入应用非线性函数来计算的。当这些处理单元组合成网络时，它们可以执行任意复杂的非线性函数，如分类、预测或优化。

像人脑一样，这些人工神经网络可以从经验中学习，从示例中泛化，并可以从嘈杂的输入中提取重要信息。它们可以并行、高速地运行，并且具有容错能力。

人工神经网络的优缺点

人工神经网络有各种优点和缺点。人工神经网络的一些优点和缺点如下：

优点

1. 可以使用大量数据来训练和泛化人工神经网络。它们可以使用大量数据集进行训练，从而能够进行基于模式的预测和判断。
2. ANN 可以在硬件加速器或专用 AI 处理器（如GPU和AI 加速器）上得到改进并高效使用，以实现快速并行处理。
3. ANN 的另一个优点是，即使数据中存在噪声或错误，它们也能继续运行。因此，它们适用于涉及嘈杂、不完整或失真数据的场景。
4. 它们本质上也是非线性的。这使得它们能够表示复杂的数据关系和模式。它们还可以定制以处理各种类型的数据并执行各种活动。
5. 它们能够从数据中提取特征。这消除了手动编辑特征的需要。它们还可以被教会同时处理许多任务。因此，它们可用于高级 AI 应用。

缺点

1. 由于其架构以及用于训练它们的大量信息，人工神经网络可能会变得过于复杂。它们可能会记住训练数据。这可能导致对新数据的泛化能力较差。
2. 人工神经网络需要合适的硬件组件，如中央处理器或专用 AI 加速器、巨大的存储空间和大量的随机存取存储器。
3. 由于 ANN 的复杂性，其工作原理甚至结果可能难以理解。有些人可能难以理解它们的决策过程。
4. 没有明确的规则决定 ANN 的结构。通过反复试验获得正确的网络结构。
5. 它们也容易受到对抗性样本或输入数据的微小变化的影响。这些变化可能导致人工神经网络做出错误的决策并产生无关的结果。

什么是生物神经网络？

生物神经网络也由称为神经元的几个处理单元组成，这些神经元通过突触相互连接。这些神经元接受外部输入或其他神经元的结果。单个神经元产生的输出将其对整个网络的影响传播到最后一层，在那里可以将结果显示给外部世界。

每个突触都有一个在网络训练期间识别的处理值和权重。网络的性能和效力完全取决于网络中的神经元数量、它们的连接方式（即拓扑结构）以及分配给每个突触的权重。

生物神经网络的优缺点

生物神经网络有各种优点和缺点。生物神经网络的一些优点和缺点如下：

优点

1. 它可以处理极其复杂的并行输入。
2. 输入处理单元是突触。

缺点

1. 由于其复杂性，处理速度较慢。
2. 此网络没有控制机制。

人工神经网络与生物神经网络之间的主要区别

人工神经网络与生物神经网络之间存在各种主要区别。人工神经网络与生物神经网络之间的一些主要区别如下：

1. ANN 是主要受人脑生物神经元系统启发的数学模型。相比之下，生物神经网络也由称为神经元的几个处理单元组成，这些神经元通过突触相互连接。
2. 人工神经网络的处理是顺序和集中式的。相比之下，生物神经网络以并行和分布式方式处理信息。
3. 人工神经网络的尺寸远小于生物神经网络。相比之下，生物神经网络的尺寸较大。
4. 生物神经网络具有容错能力。相比之下，人工神经网络则不具备容错能力。
5. 人工神经网络的处理速度在纳秒范围内，比生物神经网络快，而生物神经网络中由外部输入触发的神经事件的周期时间在毫秒范围内。
6. BNN 可以执行比人工神经网络更困难的问题。
7. 人工神经网络的工作环境定义明确且约束良好。相比之下，生物神经网络的工作环境定义不清且不受约束。
8. 人工神经网络的可靠性非常脆弱。相比之下，生物神经网络的可靠性很强。

人工神经网络与生物神经网络的逐项比较

在这里，您将了解人工神经网络与生物神经网络之间的逐项比较。人工神经网络与生物神经网络之间的主要区别如下：

结论

ANN 和 BNN 都是神经网络的一种形式。ANN 是 BNN 方法实现的结果。开发 ANN 的主要目标是创建一个基于人工智能（AI）的专家系统。