連接大腦和身體的神經網路

❶ 什麼叫神經網路

南搞小孩給出基本的概念: 一.一些基本常識和原理 [什麼叫神經網路?] 人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。 人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。 [人工神經網路的工作原理] 人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。 所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。 如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。 南搞小孩一個小程序: 關於一個神經網路模擬程序的下載 人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦 http://emuch.net/html/200506/de24132.html 作者關於此程序的說明: 從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的！怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別! 南搞小孩神經網路研究社區: 人工神經網路論壇 http://www.youngfan.com/forum/index.php http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦) 國際神經網路學會(INNS)(英文) http://www.inns.org/ 歐洲神經網路學會(ENNS)(英文) http://www.snn.kun.nl/enns/ 亞太神經網路學會(APNNA)(英文) http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna 日本神經網路學會(JNNS)(日文) http://www.jnns.org 國際電氣工程師協會神經網路分會 http://www.ieee-nns.org/ 研學論壇神經網路 http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0 人工智慧研究者俱樂部 http://www.souwu.com/ 2nsoft人工神經網路中文站 http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp =南搞小孩推薦部分書籍: 人工神經網路技術入門講稿(PDF) http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf 神經網路FAQ(英文) http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html 數字神經網路系統(電子圖書) http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm 神經網路導論(英文) http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html =南搞小孩還找到一份很有參考價值的講座 <前向網路的敏感性研究> http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt 是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存. 南搞小孩添言:很久之前，楓舞夢想智能機器人從自己手中誕生,SO在學專業的時候也有往這方面發展...考研的時候亦是朝著人工智慧的方向發展..但是很不幸的是楓舞考研失敗...SO 只好放棄這個美好的願望,為生活奔波.希望你能夠成為一個好的智能計算機工程師..楓舞已經努力的在給你提供條件資源哦~~

❷ 人體內神經網路有多大

神經，對我們人體來說是至關重要的。神經可以傳遞信息，使我們感知身體接觸的一切。如果你的手被刺扎了一下，手就會向後猛地一抽，這就是神經的快速反應。神經信號繞過你的大腦直接通過你的脊髓傳達到肌肉，這才使你盡可能快地將手縮回來。

經解剖學家測定，大約有75公里長的神經蜿蜒穿過我們的身體。像蜘蛛網一樣的神經網路在我們的腦、脊髓和身體之間傳遞著各種信息。這種信息以微小電信號的形式存在著。

❸ 什麼是人體神經網路

神經系統
概述
神經系統nervous system是機體內起主導作用的系統。內、外環境的各種信息，由感受器接受後，通過周圍神經傳遞到腦和脊髓的各級中樞進行整合，再經周圍神經控制和調節機體各系統器官的活動，以維持機體與內、外界環境的相對平衡。

人體各器官、系統的功能都是直接或間接處於神經系統的調節控制之下，神經系統是整體內起主導作用的調節系統。人體是一個復雜的機體，各器官、系統的功能不是孤立的，它們之間互相聯系、互相制約；同時，人體生活在經常變化的環境中，環境的變化隨時影響著體內的各種功能。這就需要對體內各種功能不斷作出迅速而完善的調節，使機體適應內外環境的變化。實現這一調節功能的系統主要就是神經系統。

神經系的基本結構
神經系統是由神經細胞（神經元）和神經膠質所組成。

1．神經元。

神經元neuron是一種高度特化的細胞，是神經系統的基本結構和功能單位，它具有感受刺激和傳導興奮的功能。神經元由胞體和突起兩部分構成。胞體的中央有細胞核，核的周圍為細胞質，胞質內除有一般細胞所具有的細胞器如線粒體、內質網等外，還含有特有的神經原纖維及尼氏體。神經元的突起根據形狀和機能又分為樹突dendrite和軸突axon。樹突較短但分支較多，它接受沖動，並將沖動傳至細胞體，各類神經元樹突的數目多少不等，形態各異。每個神經元只發出一條軸突，長短不一，胞體發生出的沖動則沿軸突傳出。

根據突起的數目，可將神經元從形態上分為假單極神經元、雙極神經元和多極神經元三大類。

根據神經元的功能，可分為感覺神經元、運動神經元和聯絡神經元。感覺神經元又稱傳入神經元，一般位於外周的感覺神經節內，為假單極或雙極神經元，感覺神經元的周圍突接受內外界環境的各種刺激，經胞體和中樞突將沖動傳至中樞；運動神經元又名傳出神經元，一般位於腦、脊髓的運動核內或周圍的植物神經節內，為多極神經元，它將沖動從中樞傳至肌肉或腺體等效應器；聯絡神經元又稱中間神經元，是位於感覺和運動神經元之間的神經元，起聯絡、整合等作用，為多極神經元。

2．神經膠質。

神經膠質neuroglia數目較神經元，突起無樹突、軸突之分，胞體較小，胞漿中無神經原纖維和尼氏體，不具有傳導沖動的功能。神經膠質對神經元起著支持、絕緣、營養和保護等作用，並參與構成血腦屏障。

3．突觸。

神經元間聯系方式是互相接觸，而不是細胞質的互相溝通。該接觸部位的結構特化稱為突觸synapse，通常是一個神經元的軸突與另一個神經元的樹突或胞體借突觸發生機能上的聯系，神經沖動由一個神經元通過突觸傳遞到另一個神經元。

神經系統的構成
神經系統分為中樞神經系統和周圍神經系統兩大部分。中樞神經系統包括腦和脊髓。腦和脊髓位於人體的中軸位，它們的周圍有頭顱骨和脊椎骨包繞。這些骨頭質地很硬，在人年齡小時還富有彈性，因此可以使腦和脊髓得到很好的保護。腦分為端腦、間腦、小腦和腦干四部分。脊髓主要是傳導通路，能把外界的刺激及時傳送到腦，然後再把腦發出的命令及時傳送到周圍器官，起到了上通下達的橋梁作用。周圍神經系統包括腦神經、脊神經和植物神經。腦神經共有12對，主要支配頭面部器官的感覺和運動。人能看到周圍事物，聽見聲音，聞出香臭，嘗出滋味，以及有喜怒哀樂的表情等，都必須依靠這12對腦神經的功能。 脊神經共有31對，其中包括頸神經8對，胸神經12對，腰神經5對，骶神經5對，尾神經 1對。脊神經由脊髓發出，主要支配身體和四肢的感覺、運動和反射。植物神經也稱為內臟神經，主要分布於內臟、心血管和腺體。心跳、呼吸和消化活動都受它的調節。植物神經分為交感神經和副交感神經兩類，兩者之間相互桔抗又相互協調，組成一個配合默契的有機整體，使內臟活動能適應內外環境的需要。

神經系統

神經系統是人體內由神經組織構成的全部裝置。主要由神經元組成。神經系統由中樞神經系統和遍布全身各處的周圍神經系統兩部分組成。中樞神經系統包括腦和脊髓，分別位於顱腔和椎管內，是神經組織最集中、構造最復雜的部位。存在有控制各種生理機能的中樞。周圍神經系統包括各種神經和神經節。其中同腦相連的稱為腦神經，與脊髓相連的為脊神經，支配內臟器官的稱植物性神經。各類神經通過其末梢與其他器官系統相聯系。神經系統具有重要的功能，是人體內起主導作用的系統。一方面它控制與調節各器官、系統的活動，使人體成為一個統一的整體。另一方面通過神經系統的分析與綜合，使機體對環境變化的刺激作出相應的反應，達到機體與環境的統一。神經系統對生理機能調節的基本活動形式是反射。人的大腦的高度發展，使大腦皮質成為控制整個機體功能的最高級部位，並具有思維、意識等生理機能。神經系統發生於胚胎發育的早期，由外胚層發育而來。

小腦、大腦和神經系統

大腦的功能主要有：進行理論性的思考、判斷事物、說話、掌管本能以及掌管情感。神經的功能是傳遞腦部的指令到身體各部位，再由末梢神經和中樞神經將身體各部位所收集的情報回傳到大腦進行資料分析的。

小腦的功能是由舊小腦負責保持身體的平衡，例如站立、行走、運動。而新小腦是負責將大腦所傳達的粗略運動指令進行仔細調整後，通過神經細胞，以電腦的速度和准確性，傳到身體的每個部位。小腦皮質每1mm2聚集了50萬個神經細胞，之所以我們能夠使全身的肌肉協調地進行各種動作，例如揮桿自如，全部都是因為新小腦，即神經細胞的聚合體，以千分之一秒的速度來准確地處理了大腦發出的運動指令，如果這里出了問題，就無法巧妙用手握住物體，又或無法做到協調的動作了。

保護腦部的正常運作

大家對腦部和神經粗略地了解了一些主要功能，現在我們要學習如何去保護及保證腦部及神經系統能發揮正常的功能。因為當它們正常操作時，我們的高爾夫球和生活才能好好享受。首先要了解腦部會有機會出現一些疾病和原因，腦部常見的疾病有腦血管阻塞或破裂即是腦中風，但它並不是單一的疾病，而是腦梗塞、腦出血、蜘蛛膜下出血等會使腦血管產生障礙的各種疾病的總稱。而這些病的背景都是動脈硬化，再加上精神過度緊張、飲酒、身體過度疲勞而身體已到了最危險的時候，一觸即發而造成出血的結果。

而神經有可能出現的疾病就是神經痛，例如三叉神經痛、枕神經痛、肋間神經痛和坐骨神經痛等等，根據一些醫書的解釋是由於某些部位的神經受到壓迫，例如：肌肉的過份緊張收縮和骨的移位而令某些神經受到過大的壓力而痛，又或者由於頸椎、腰椎、脊椎變形、又或者由於腫痛等原因而導致神經痛，而引起這些病的根本原因通常是由於長期身體處於高度的精神緊張、飲食不健康、長期缺乏運動，而長期累積太多有害物質又排不出體外，加上工作的壓力就很容易令身體去到危險程度。

希望大家能夠提醒自己，用聰明的方法消除精神和身體的疲勞，同時要讓身體攝取各種營養素、維他命、氨基酸、礦物質等等，以及多做運動去消除精神上的壓力，令壞膽固醇無法在身體囤積，同時聽音樂或出去旅行，又或者種種花草、浸浸溫泉、做做運動按摩和多做伸展運動和多在清新空氣的地方做深呼吸，以達到最健康。

❹ 人體的周圍神經系統是從腦或脊髓發出的遍布全身的什麼1.神經網；2.神經網路

你好：

周圍神經系統包括除中樞神經系統（腦和脊髓）以外的所有神經.顱神經直接將頭、面部與腦相連接,也將眼睛和鼻與腦相連.剩下的周圍神經則將脊髓和軀體的其餘部分相連接.

從你的問題來看,神經網和神經網路兩者之間並沒有本質區別.所以說,兩者都可以算對.

希望我的回答能對您有所幫助,謝謝.

❺ 神經網路原理及應用

神經網路原理及應用
1. 什麼是神經網路？
神經網路是一種模擬動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
人類的神經網路

2. 神經網路基礎知識
構成：大量簡單的基礎元件——神經元相互連接
工作原理：模擬生物的神經處理信息的方式
功能：進行信息的並行處理和非線性轉化
特點：比較輕松地實現非線性映射過程，具有大規模的計算能力
神經網路的本質：

神經網路的本質就是利用計算機語言模擬人類大腦做決定的過程。
3. 生物神經元結構

4. 神經元結構模型

xj為輸入信號，θi為閾值，wij表示與神經元連接的權值，yi表示輸出值
判斷xjwij是否大於閾值θi
5. 什麼是閾值？
臨界值。
神經網路是模仿大腦的神經元，當外界刺激達到一定的閾值時，神經元才會受刺激，影響下一個神經元。

6. 幾種代表性的網路模型
單層前向神經網路——線性網路
階躍網路
多層前向神經網路（反推學習規則即BP神經網路）
Elman網路、Hopfield網路、雙向聯想記憶網路、自組織競爭網路等等
7. 神經網路能幹什麼？
運用這些網路模型可實現函數逼近、數據聚類、模式分類、優化計算等功能。因此，神經網路廣泛應用於人工智慧、自動控制、機器人、統計學等領域的信息處理中。雖然神經網路的應用很廣，但是在具體的使用過程中到底應當選擇哪種網路結構比較合適是值得考慮的。這就需要我們對各種神經網路結構有一個較全面的認識。
8. 神經網路應用

❻ 神經網路是什麼

神經網路是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。

生物神經網路主要是指人腦的神經網路，它是人工神經網路的技術原型。人腦是人類思維的物質基礎，思維的功能定位在大腦皮層，後者含有大約10^11個神經元，每個神經元又通過神經突觸與大約103個其它神經元相連，形成一個高度復雜高度靈活的動態網路。作為一門學科，生物神經網路主要研究人腦神經網路的結構、功能及其工作機制，意在探索人腦思維和智能活動的規律。

人工神經網路是生物神經網路在某種簡化意義下的技術復現，作為一門學科，它的主要任務是根據生物神經網路的原理和實際應用的需要建造實用的人工神經網路模型，設計相應的學習演算法，模擬人腦的某種智能活動，然後在技術上實現出來用以解決實際問題。因此，生物神經網路主要研究智能的機理；人工神經網路主要研究智能機理的實現，兩者相輔相成。

(6)連接大腦和身體的神經網路擴展閱讀：

神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面：

1、生物原型

從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。

2、建立模型

根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。

3、演算法

在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機模擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。

神經網路用到的演算法就是向量乘法，並且廣泛採用符號函數及其各種逼近。並行、容錯、可以硬體實現以及自我學習特性，是神經網路的幾個基本優點，也是神經網路計算方法與傳統方法的區別所在。

❼ 什麼是神經網路計算機

神經網路計算機具有模仿人的大腦判斷能力和適應能力，可並行處理多種數據功能的神經網路計算機，可以判斷對象的性質與狀態，並能採取相應的行動，而且可同時並行處理實時變化的大量數據，並引出結論。以往的信息處理系統只能處理條理清晰、經絡分明的數據。而人的大腦卻具有能處理支離破碎、含糊不清信息的靈活性，因而第六代計算機將在較大程度上類似人腦的智慧和靈活性。人腦有140億神經元及10億多神經鍵，人腦總體運行速度相當於每秒1000萬億次的電腦功能。用許多微處理機模仿人腦的神經元結構，採用大量的並行分布式網路就構成了神經電腦。

神經電腦除有許多處理器外，還有類似神經的節點，每個節點與許多點相連。若把每一步運算分配給每台微處理器，它們同時運算，其信息處理速度和智能會大大提高。神經電子計算機的信息不是存在存儲器中，而是存儲在神經元之間的聯絡網中。若有節點斷裂，電腦仍有重建資料的能力，它還具有聯想記憶、視覺和聲音識別能力。神經電子計算機將會廣泛應用於各領域。它能識別文字、符號、圖形、語言以及聲納和雷達收到的信號，判讀支票，對市場進行估計，分析新產品，進行醫學診斷，控制智能機器人，實現汽車自動駕駛和飛行器的自動駕駛，發現、識別軍事目標，進行智能決策和智能指揮等。

日本科學家開發的神經電子計算機用的大規模集成電路晶元，在1.5厘米正方的矽片上可設置400個神經元和40000個神經鍵，這種晶元能實現每秒2億次的運算速度。美國研究出由左腦和右腦兩個神經塊連接而成的神經電子計算機。右腦為經驗功能部分，有1萬多個神經元，適於圖像識別；左腦為識別功能部分，含有100萬個神經元，用於存儲單詞和語法規則。

❽ 我想問一下什麼是神經網路

神經網路可以指向兩種，一個是生物神經網路，一個是人工神經網路。
生物神經網路：一般指生物的大腦神經元，細胞，觸點等組成的網路，用於產生生物的意識，幫助生物進行思考和行動。
人工神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
人工神經網路：是一種應用類似於大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為「神經網路」或類神經網路。

❾ 什麼是神經網路

隱層節點數在BP 網路中，隱層節點數的選擇非常重要，它不僅對建立的神經網路模型的性能影響很大，而且是訓練時出現「過擬合」的直接原因，但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。 目前多數文獻中提出的確定隱層節點數的計算公式都是針對訓練樣本任意多的情況，而且多數是針對最不利的情況，一般工程實踐中很難滿足，不宜採用。事實上，各種計算公式得到的隱層節點數有時相差幾倍甚至上百倍。為盡可能避免訓練時出現「過擬合」現象，保證足夠高的網路性能和泛化能力，確定隱層節點數的最基本原則是：在滿足精度要求的前提下取盡可能緊湊的結構，即取盡可能少的隱層節點數。研究表明，隱層節點數不僅與輸入/輸出層的節點數有關，更與需解決的問題的復雜程度和轉換函數的型式以及樣本數據的特性等因素有關。在確定隱層節點數時必須滿足下列條件：（1）隱層節點數必須小於N-1（其中N為訓練樣本數），否則，網路模型的系統誤差與訓練樣本的特性無關而趨於零，即建立的網路模型沒有泛化能力，也沒有任何實用價值。同理可推得：輸入層的節點數（變數數）必須小於N-1。(2) 訓練樣本數必須多於網路模型的連接權數，一般為2~10倍，否則，樣本必須分成幾部分並採用「輪流訓練」的方法才可能得到可靠的神經網路模型。 總之，若隱層節點數太少，網路可能根本不能訓練或網路性能很差；若隱層節點數太多，雖然可使網路的系統誤差減小，但一方面使網路訓練時間延長，另一方面，訓練容易陷入局部極小點而得不到最優點，也是訓練時出現「過擬合」的內在原因。因此，合理隱層節點數應在綜合考慮網路結構復雜程度和誤差大小的情況下用節點刪除法和擴張法確定。

❿ 大腦跟人體是怎麼連接的

通過神經系統連接，你也可以把大腦當作一個寄生蟲，人體當作一個沒有思想意識的個體，當個體被大腦這個寄生蟲寄生以後，你就被大腦操縱了