人工智能100问☞第21问：神经网络如何模拟人脑结构？

目录

一、通俗解释

二、专业解析

三、权威参考

神经网络通过​​分层连接的人工神经元​​模拟人脑结构，其中输入层接收信号（模拟树突接收信息），隐藏层通过权重调整（模拟突触可塑性）进行特征提取，输出层生成结果（类似轴突传递信号），并利用反向传播机制（类比生物神经元的多巴胺调节）不断优化连接强度，最终实现类似人脑的“边学习边修正”能力。

一、通俗解释

​​神经网络​​就像人脑的“数字版小弟”，模仿了三个关键设计：

​​神经元仿生​​：

每个计算单元（人工神经元）模仿人脑的神经细胞，输入信号像树突接收信息，输出信号像轴突传递结果。比如你看到猫照片时，大脑神经元会接力传递信息，神经网络同样会把像素点一步步处理成“猫”的结论。

​​连接方式​​：

神经元之间的链接强度（权重）类似大脑突触的可塑性。就像朋友越聊越亲密，神经网络会通过错误反馈调整连接强度，让重要特征（比如猫耳朵）传递得更“响亮”。

​​分层处理​​：

和人脑视觉皮层先识别线条再组合成形状类似，神经网络分输入层（接收数据）、隐藏层（提取特征）、输出层（得出结论）。比