你有没有想过建造像大脑这样的东西是什么感觉，这些东西是如何工作的，或者它们是做什么的？让我们看看节点是如何与神经元通信的，以及人工神经网络和生物神经网络之间有什么区别。

1、人工神经网络Artificial Neural Network (ANN) ：人工神经网络是一种基于前馈策略的神经网络。之所以如此，是因为它们不断地通过节点传递信息，直到信息到达输出节点。这也被称为最简单类型的神经网络。

人工神经网络的一些优点：

无论数据类型如何（线性或非线性），都能进行学习。人工神经网络具有很强的波动性，在金融时间序列预测中效果最好。

人工神经网络的一些缺点：

最简单的体系结构使得很难解释网络的行为。这个网络依赖于硬件。

2、生物神经网络Biological Neural Network (BNN) ：生物神经网络是一种由突触、树突、细胞体和轴突组成的结构。在这个神经网络中，处理是由神经元执行的。树突接收来自其他神经元的信号，细胞将所有传入信号相加，轴突将信号传递给其他细胞。

生物神经网络的一些优点：

突触是输入处理元件。它能够处理高度复杂的并行输入。

生物神经网络的一些缺点：

没有控制机制。处理速度很慢，因为它很复杂。

3、人工神经网络和生物神经网络之间的区别：

生物神经网络（BNN）和人工神经网络（ANN）都是由相似的基本组件组成的，但它们之间存在一些差异。

神经元：在BNN和ANN中，神经元是处理和传输信息的基本组成部分。然而，BNN神经元比ANN更复杂、更多样。在BNN中，神经元有多个树突，这些树突接收来自多个来源的输入，轴突将信号传递给其他神经元，而在ANN中，神经元被简化，通常只有一个输出。突触：在BNN和ANN中，突触是神经元之间的连接点，信息在这里传递。然而，在ANN中，神经元之间的连接通常是固定的，连接的强度由一组权重决定，而在BNN中，神经元间的连接更灵活，连接的力量可以通过多种因素来改变，包括学习和经验。神经通路：在BNN和ANN中，神经通路是神经元之间的连接，允许信息在整个网络中传输。然而，在BNN中，神经通路高度复杂和多样，神经元之间的连接可以通过经验和学习来改变。在人工神经网络中，神经通路通常更简单，并由网络的结构预先确定。

参数

人工神经网络（ANN）

动物神经网络（BNN）

结构

输入

权重

输出

隐藏层

树突

突触

轴突

细胞体

学习

非常精确的结构和格式化的数据

可以容忍歧义

处理器

复合体

高速

一个或几个

简单的

低速

大量

内存

独立于处理器

本地化的

无内容可寻址

集成在处理器中

分布式的

内容可寻址

计算

集中式

顺序

按存好的程序

分布式

并行

自学习

可靠性

非常脆弱

健壮

专业度

数字和符号

操纵

感性

困难

运行环境

定义明确

良好约束

定义不清

不受约束

容错

具备容错的可能性

部分损坏会导致性能下降

虽然BNN和ANN共享许多基本组件，但在复杂性、灵活性和适应性方面存在显著差异。BNN是一种高度复杂且适应性强的系统，可以并行处理信息，其可塑性使其能够随着时间的推移进行学习和适应。相比之下，ANN是更简单的系统，设计用于执行特定任务，其连接通常是固定的，网络架构由设计者决定。