mathematical principles (ii): neurons and neural networks in neural networks

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在之前的博客文章《神经网络基础入门》中（链接：

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1. 神经元——大自然创造的计算机

人类大脑约拥有100亿个神经元，一只有果蝇约拥有1千万个神经元，而线虫仅有302个神经元。

数百个神经元，在现代计算机的资源面前显得力有未逮。然而，在面对这些任务时，传统的计算机制度则显得力不从心。

拥有海量的电子计算单元以及巨量的存储容量，
其运算速度显著超过生物智能系统，
这让人不禁思考：为何生物智能系统在执行复杂任务时展现出如此卓越的能力？
深入探究两者的体系架构差异，
我们可以发现：
传统数字处理器采用严格的线性序列处理机制，
而信息论研究表明，
其信息处理机制呈现出明显的并行特征。

虽然大脑的一些方面尚不完全清楚,但我们可以通过深入研究一些基本组成部分来更好地理解它.例如,我们可以探讨神经元的作用机制.

就像我们曾经介绍过的机器

输入

计算过程

输出

类似于这样的机制，在我们之前讨论过的预测器背后同样适用这一原则

为了避免传输微小的噪声信号的可能性性冲动性冲动性冲动性冲动性冲动性冲动性冲动性冲动性冲动性冲动性冲动性冲动性