生物学上的神经网络算法是什么?(一)

　　生物学上的神经网络算法是什么?(一)

　　什么是神经网络算法？

　　神经网络是新技术领域的时尚词汇。很多人都听说过这个词，但很少有人真正理解它是什么。本文旨在介绍神经网络的所有基础知识，包括其功能、一般结构、相关术语、类型和应用。

　　术语“神经网络”实际上来自生物学，我们所指的神经网络的正确名称应该是“人工神经网络 (ANN)”。在本文中，我将同时使用这两个可互换的术语。

　　一个真正的神经网络由数个到数十亿个称为神经元（构成我们大脑的微小细胞）的细胞组成，这些细胞以不同的方式连接起来形成一个网络。人工神经网络试图模拟这种生物结构及其操作。这里有一个问题：我们对生物学中的神经网络知之甚少！因此，不同类型的神经网络架构非常不同。我们只知道神经元的基本结构。

　　搜索引擎中的神经算法：

　　将搜索引擎算法与人脑进行比较。大脑中有大约 50 到 500 个不同的神经元。一个神经网络系统由N个以上的因素组成，即搜索引擎算法。丰才益阳认为，在搜索引擎神经网络系统中，一个搜索引擎神经算法是由N个多个关键词相关的网站/页面组成，每个神经元在神经网络系统中所占的比例不同。当然，最近一些搜索引擎增加了用户行为算法，用户行为算法也将被纳入神经算法。

　　神经算法原理：

　　基本神经元包括突触、体细胞、轴突和树突。突触负责神经元之间的连接。它们没有直接的物理连接，但它们之间有一个小间隙，允许电子信号从一个神经元跳到另一个神经元。然后将这些电子信号交给 Soma 进行处理，处理结果连同其内部的电子信号传输到轴突。轴突会将这些信号分配给树突。最后，树突将这些信号带到其他突触，然后继续下一个循环。不断从每个神经元中挖掘出数据，形成每个类别和代码，将每个类别输入代码，形成搜索引擎神经算法的一些通用元素，最后将分析结果形成神经指纹。用户搜索时，搜索引擎的神经指纹，搜索结果以神经手指坟墓显示。