神经网络是部署到终端还是服务器的

神经网络的基本原理是什么?

神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。

基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。

神经网络常见的工具：以上内容参考：在众多的神经网络工具中，NeuroSolutions始终处于业界领先位置。它是一个可用于windowsXP/7高度图形化的神经网络开发工具。

其将模块化，基于图标的网络设计界面，先进的学习程序和遗传优化进行了结合。该款可用于研究和解决现实世界的复杂问题的神经网络设计工具在使用上几乎无限制。以上内容参考：百度百科-神经网络。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络是什么

神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型A8U神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。

人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。

作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。

人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。

因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。扩展资料：神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。

主要的研究工作集中在以下几个方面：1、生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

2、建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

3、算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

参考资料：百度百科-神经网络（通信定义）

神经网络原理及应用

神经网络原理及应用1.什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力神经网络的本质：神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

3.生物神经元结构4.神经元结构模型xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值判断xjwij是否大于阈值θi5.什么是阈值？

临界值。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

6.几种代表性的网络模型单层前向神经网络——线性网络阶跃网络多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等7.神经网络能干什么？

运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。

虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。8.神经网络应用。

神经网络到底有什么作用，具体是用来干什么的？

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神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。

随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。

有人可以介绍一下什么是"神经网络"吗?

由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。

目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。

"如果我们将人脑神经信息活动的特点与现行冯·诺依曼计算机的工作方式进行比较，就可以看出人脑具有以下鲜明特征：1.巨量并行性。

在冯·诺依曼机中，信息处理的方式是集中、串行的，即所有的程序指令都必须调到CPU中后再一条一条地执行。而人在识别一幅图像或作出一项决策时，存在于脑中的多方面的知识和经验会同时并发作用以迅速作出解答。

据研究，人脑中约有多达10^(10)～10^(11)数量级的神经元，每一个神经元具有103数量级的连接，这就提供了巨大的存储容量，在需要时能以很高的反应速度作出判断。

2.信息处理和存储单元结合在一起。在冯·诺依曼机中，存储内容和存储地址是分开的，必须先找出存储器的地址，然后才能查出所存储的内容。一旦存储器发生了硬件故障，存储器中存储的所有信息就都将受到毁坏。

而人脑神经元既有信息处理能力又有存储功能，所以它在进行回忆时不仅不用先找存储地址再调出所存内容，而且可以由一部分内容恢复全部内容。

当发生"硬件"故障（例如头部受伤）时，并不是所有存储的信息都失效，而是仅有被损坏得最严重的那部分信息丢失。3.自组织自学习功能。

冯·诺依曼机没有主动学习能力和自适应能力，它只能不折不扣地按照人们已经编制好的程序步骤来进行相应的数值计算或逻辑计算。

而人脑能够通过内部自组织、自学习的能力，不断地适应外界环境，从而可以有效地处理各种模拟的、模糊的或随机的问题。神经网络研究的主要发展过程大致可分为四个阶段：1.第一阶段是在五十年代中期之前。

西班牙解剖学家Cajal于十九世纪末创立了神经元学说，该学说认为神经元的形状呈两极，其细胞体和树突从其他神经元接受冲动，而轴索则将信号向远离细胞体的方向传递。

在他之后发明的各种染色技术和微电极技术不断提供了有关神经元的主要特征及其电学性质。

1943年，美国的心理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts在论文《神经活动中所蕴含思想的逻辑活动》中，提出了一个非常简单的神经元模型，即M－P模型。

该模型将神经元当作一个功能逻辑器件来对待，从而开创了神经网络模型的理论研究。

1949年，心理学家D.O.Hebb写了一本题为《行为的组织》的书，在这本书中他提出了神经元之间连接强度变化的规则，即后来所谓的Hebb学习法则。

Hebb写道："当神经细胞A的轴突足够靠近细胞B并能使之兴奋时，如果A重复或持续地激发B，那么这两个细胞或其中一个细胞上必然有某种生长或代谢过程上的变化，这种变化使A激活B的效率有所增加。

"简单地说，就是如果两个神经元都处于兴奋状态，那么它们之间的突触连接强度将会得到增强。

五十年代初，生理学家Hodykin和数学家Huxley在研究神经细胞膜等效电路时，将膜上离子的迁移变化分别等效为可变的Na+电阻和K+电阻，从而建立了著名的Hodykin-Huxley方程。

这些先驱者的工作激发了许多学者从事这一领域的研究，从而为神经计算的出现打下了基础。2.第二阶段从五十年代中期到六十年代末。

1958年，F.Rosenblatt等人研制出了历史上第一个具有学习型神经网络特点的模式识别装置，即代号为MarkI的感知机（Perceptron），这一重大事件是神经网络研究进入第二阶段的标志。

对于最简单的没有中间层的感知机，Rosenblatt证明了一种学习算法的收敛性，这种学习算法通过迭代地改变连接权来使网络执行预期的计算。

稍后于Rosenblatt，B.Widrow等人创造出了一种不同类型的会学习的神经网络处理单元，即自适应线性元件Adaline，并且还为Adaline找出了一种有力的学习规则，这个规则至今仍被广泛应用。

Widrow还建立了第一家神经计算机硬件公司，并在六十年代中期实际生产商用神经计算机和神经计算机软件。

除Rosenblatt和Widrow外，在这个阶段还有许多人在神经计算的结构和实现思想方面作出了很大的贡献。例如，K.Steinbuch研究了称为学习矩阵的一种二进制联想网络结构及其硬件实现。

N.Nilsson于1965年出版的《机器学习》一书对这一时期的活动作了总结。3.第三阶段从六十年代末到八十年代初。

第三阶段开始的标志是1969年M.Minsky和S.Papert所著的《感知机》一书的出版。

该书对单层神经网络进行了深入分析，并且从数学上证明了这种网络功能有限，甚至不能解决象"异或"这样的简单逻辑运算问题。同时，他们还发现有许多模式是不能用单层网络训练的，而多层网络是否可行还很值得怀疑。

由于M.Minsky在人工智能领域中的巨大威望，他在论著中作出的悲观结论给当时神经网络沿感知机方向的研究泼了一盆冷水。

在《感知机》一书出版后，美国联邦基金有15年之久没有资助神经网络方面的研究工作，前苏联也取消了几项有前途的研究计划。

但是，即使在这个低潮期里，仍有一些研究者继续从事神经网络的研究工作，如美国波士顿大学的S.Grossberg、芬兰赫尔辛基技术大学的T.Kohonen以及日本东京大学的甘利俊一等人。

他们坚持不懈的工作为神经网络研究的复兴开辟了道路。4.第四阶段从八十年代初至今。

1982年，美国加州理工学院的生物物理学家J.J.Hopfield采用全互连型神经网络模型，利用所定义的计算能量函数，成功地求解了计算复杂度为NP完全型的旅行商问题（TravellingSalesmanProblem，简称TSP）。

这项突破性进展标志着神经网络方面的研究进入了第四阶段，也是蓬勃发展的阶段。Hopfield模型提出后，许多研究者力图扩展该模型，使之更接近人脑的功能特性。

1983年，T.Sejnowski和G.Hinton提出了"隐单元"的概念，并且研制出了Boltzmann机。

日本的福岛邦房在Rosenblatt的感知机的基础上，增加隐层单元，构造出了可以实现联想学习的"认知机"。Kohonen应用3000个阈器件构造神经网络实现了二维网络的联想式学习功能。

1986年，D.Rumelhart和J.McClelland出版了具有轰动性的著作《并行分布处理-认知微结构的探索》，该书的问世宣告神经网络的研究进入了高潮。

1987年，首届国际神经网络大会在圣地亚哥召开，国际神经网络联合会（INNS）成立。

随后INNS创办了刊物《JournalNeuralNetworks》，其他专业杂志如《NeuralComputation》，《IEEETransactionsonNeuralNetworks》，《InternationalJournalofNeuralSystems》等也纷纷问世。

世界上许多著名大学相继宣布成立神经计算研究所并制订有关教育计划，许多国家也陆续成立了神经网络学会，并召开了多种地区性、国际性会议，优秀论著、重大成果不断涌现。

今天，在经过多年的准备与探索之后，神经网络的研究工作已进入了决定性的阶段。日本、美国及西欧各国均制订了有关的研究规划。日本制订了一个"人类前沿科学计划"。

这项计划为期15－20年，仅初期投资就超过了1万亿日元。在该计划中，神经网络和脑功能的研究占有重要地位，因为所谓"人类前沿科学"首先指的就是有关人类大脑以及通过借鉴人脑而研制新一代计算机的科学领域。

在美国，神经网络的研究得到了军方的强有力的支持。美国国防部投资4亿美元，由国防部高级研究计划局（DAPRA）制订了一个8年研究计划，并成立了相应的组织和指导委员会。

同时，海军研究办公室（ONR）、空军科研办公室（AFOSR）等也纷纷投入巨额资金进行神经网络的研究。DARPA认为神经网络"看来是解决机器智能的唯一希望"，并认为"这是一项比原子弹工程更重要的技术"。

美国国家科学基金会（NSF）、国家航空航天局（NASA）等政府机构对神经网络的发展也都非常重视，它们以不同的形式支持了众多的研究课题。欧共体也制订了相应的研究计划。

在其ESPRIT计划中，就有一个项目是"神经网络在欧洲工业中的应用"，除了英、德两国的原子能机构外，还有多个欧洲大公司卷进这个研究项目，如英国航天航空公司、德国西门子公司等。

此外，西欧一些国家还有自己的研究计划，如德国从1988年就开始进行一个叫作"神经信息论"的研究计划。我国从1986年开始，先后召开了多次非正式的神经网络研讨会。

1990年12月，由中国计算机学会、电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会等八个学会联合在北京召开了"中国神经网络首届学术会议"，从而开创了我国神经网络研究的新纪元。

人工神经网络的定义，详细说明

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN），一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。

（引自《环球科学》2007年第一期《神经语言：老鼠胡须下的秘密》）概念由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。

它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。

大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。

（2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。

联想记忆是非局限性的典型例子。（3）非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。

经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。（4）非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。

非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。

网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。

神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。

人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。

它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。

人工神经网络是并行分布式系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。

历史沿革1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。

他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。

60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。

M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。

他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。

在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。

1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。

1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。

1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。

人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。

在日本的“真实世界计算（RWC）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。基本内容人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。

目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。

根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：（1）前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。

这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。

（2）反馈网络网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。

Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。

由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。

在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。

有效的学习算法，使得神经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。

根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。

在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值。

当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。

此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。

自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。

为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。

一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。

“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。

混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其内在的随机性。

混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。

混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，称之为奇异吸引子。

一个奇异吸引子有如下一些特征：（1）奇异吸引子是一个吸引子，但它既不是不动点，也不是周期解；（2）奇异吸引子是不可分割的，即不能分为两个以及两个以上的吸引子；（3）它对初始值十分敏感，不同的初始值会导致极不相同的行为。

发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何？

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1.物联网本质上是互联网云脑的中枢神经系统和其控制的感觉神经系统和运动神经系统2.云计算本质上是互联网云脑的中枢神经系统，它通过服务器，网络操作系统，神经元网络（大社交网络），大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网云脑的其他组成部分进行控制。

3.大数据本质上是互联网云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀，体量极其巨大。是互联网云脑产生智慧智能的基础。

4.人工智能本质是互联网云脑产生产生智慧智能的动力源泉，人工智能不仅仅通过算法如深度学习，机器学习与大数据结合，也运用到互联网云脑的神经末梢，神经网络和智能终端中。

使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。5.工业4.0和工业互联网本质是互联网云脑的运动神经系统，这将是互联网云脑未来非常庞大的组成部分，它也将包含6中介绍的各种前沿技术。

6.智能驾驶，云机器人，无人机，3D打印本质上是互联网云脑运动神经系统中最活跃的部分，他们通过延展运动和机械操作，帮助人类完成对世界更强有力的探索和改造。

7.边缘计算本质是互联网云脑神经末梢的发育和成长，人工智能技术不但应用在中枢神经系统中的大数据，神经元网络中，也分布到神经系统的末梢。

让互联网云脑的感觉神经系统，运动神经系统的末梢控制变得更为智能和健壮。8.移动互联网本质是互联网云脑神经纤维种类的丰富，让互联网用户更便捷，更不受地域限制的链接到互联网云脑中。9。

大社交网络（BigSns)是互联网云脑神经元网络，也是互联网云脑最重要的部分。

它由互联网传统社交网络Facebook，微信，微博发育而成，从链接人与人，发展到链接人与物，物与物，甚至包括链接人工智能软件系统10.云反射弧（Cloudreflexarcs)是互联网云脑最重要的神经活动现象，与人类神经系统相仿，也包含感受器、传入神经纤维、神经中枢、传出神经纤维和效应器。

是互联网云脑智能智慧与现实世界互动的重要运行动作。它的种类有7种。将在以后的文章中专门介绍。

11.智慧城市本质是互联网云脑与具体的地域结合的结果，是互联网云脑的缩小版应用，智慧城市的建设，从互联网云脑的架构看，需要关注城市居民，单位，机构，企业建设统一的神经元网络（大社交）的情况，也要关注城市的云反射弧的反应速度和健壮情况，譬如防火云反射弧，金融云反射弧，交通云反射弧，新零售云反射弧，能源云反射弧等。

什么是神经网络控制

神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。

而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

深度学习和神经网络的区别是什么?

从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。

而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。

具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。

输入层-卷积层-降维层-卷积层-降维层--....--隐藏层-输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是信号->特征->值。

特征是由网络自己选择。