神经网络学说的主要观点,神经网络宏观解释包括

什么是人体神经网络？

神经系统概述神经系统nervous system是机体内起主导作用的系统。

内、外环境的各种信息，由感受器接受后，通过周围神经传递到脑和脊髓的各级中枢进行整合，再经周围神经控制和调节机体各系统器官的活动，以维持机体与内、外界环境的相对平衡。

人体各器官、系统的功能都是直接或间接处于神经系统的调节控制之下，神经系统是整体内起主导作用的调节系统。

人体是一个复杂的机体，各器官、系统的功能不是孤立的，它们之间互相联系、互相制约；同时，人体生活在经常变化的环境中，环境的变化随时影响着体内的各种功能。

这就需要对体内各种功能不断作出迅速而完善的调节，使机体适应内外环境的变化。实现这一调节功能的系统主要就是神经系统。神经系的基本结构神经系统是由神经细胞（神经元）和神经胶质所组成。1．神经元。

神经元neuron是一种高度特化的细胞，是神经系统的基本结构和功能单位，它具有感受刺激和传导兴奋的功能。神经元由胞体和突起两部分构成。

胞体的中央有细胞核，核的周围为细胞质，胞质内除有一般细胞所具有的细胞器如线粒体、内质网等外，还含有特有的神经原纤维及尼氏体。神经元的突起根据形状和机能又分为树突dendrite和轴突axon。

树突较短但分支较多，它接受冲动，并将冲动传至细胞体，各类神经元树突的数目多少不等，形态各异。每个神经元只发出一条轴突，长短不一，胞体发生出的冲动则沿轴突传出。

根据突起的数目，可将神经元从形态上分为假单极神经元、双极神经元和多极神经元三大类。根据神经元的功能，可分为感觉神经元、运动神经元和联络神经元。

感觉神经元又称传入神经元，一般位于外周的感觉神经节内，为假单极或双极神经元，感觉神经元的周围突接受内外界环境的各种刺激，经胞体和中枢突将冲动传至中枢；运动神经元又名传出神经元，一般位于脑、脊髓的运动核内或周围的植物神经节内，为多极神经元，它将冲动从中枢传至肌肉或腺体等效应器；联络神经元又称中间神经元，是位于感觉和运动神经元之间的神经元，起联络、整合等作用，为多极神经元。

2．神经胶质。神经胶质neuroglia数目较神经元，突起无树突、轴突之分，胞体较小，胞浆中无神经原纤维和尼氏体，不具有传导冲动的功能。

神经胶质对神经元起着支持、绝缘、营养和保护等作用，并参与构成血脑屏障。3．突触。神经元间联系方式是互相接触，而不是细胞质的互相沟通。

该接触部位的结构特化称为突触synapse，通常是一个神经元的轴突与另一个神经元的树突或胞体借突触发生机能上的联系，神经冲动由一个神经元通过突触传递到另一个神经元。

神经系统的构成神经系统分为中枢神经系统和周围神经系统两大部分。中枢神经系统包括脑和脊髓。脑和脊髓位于人体的中轴位，它们的周围有头颅骨和脊椎骨包绕。

这些骨头质地很硬，在人年龄小时还富有弹性，因此可以使脑和脊髓得到很好的保护。脑分为端脑、间脑、小脑和脑干四部分。

脊髓主要是传导通路，能把外界的刺激及时传送到脑，然后再把脑发出的命令及时传送到周围器官，起到了上通下达的桥梁作用。周围神经系统包括脑神经、脊神经和植物神经。

脑神经共有12对，主要支配头面部器官的感觉和运动。人能看到周围事物，听见声音，闻出香臭，尝出滋味，以及有喜怒哀乐的表情等，都必须依靠这12对脑神经的功能。

脊神经共有31对，其中包括颈神经8对，胸神经12对，腰神经5对，骶神经5对，尾神经 1对。脊神经由脊髓发出，主要支配身体和四肢的感觉、运动和反射。

植物神经也称为内脏神经，主要分布于内脏、心血管和腺体。心跳、呼吸和消化活动都受它的调节。

植物神经分为交感神经和副交感神经两类，两者之间相互桔抗又相互协调，组成一个配合默契的有机整体，使内脏活动能适应内外环境的需要。神经系统神经系统是人体内由神经组织构成的全部装置。主要由神经元组成。

神经系统由中枢神经系统和遍布全身各处的周围神经系统两部分组成。中枢神经系统包括脑和脊髓，分别位于颅腔和椎管内，是神经组织最集中、构造最复杂的部位。存在有控制各种生理机能的中枢。

周围神经系统包括各种神经和神经节。其中同脑相连的称为脑神经，与脊髓相连的为脊神经，支配内脏器官的称植物性神经。各类神经通过其末梢与其他器官系统相联系。神经系统具有重要的功能，是人体内起主导作用的系统。

一方面它控制与调节各器官、系统的活动，使人体成为一个统一的整体。另一方面通过神经系统的分析与综合，使机体对环境变化的刺激作出相应的反应，达到机体与环境的统一。

神经系统对生理机能调节的基本活动形式是反射。人的大脑的高度发展，使大脑皮质成为控制整个机体功能的最高级部位，并具有思维、意识等生理机能。神经系统发生于胚胎发育的早期，由外胚层发育而来。

小脑、大脑和神经系统大脑的功能主要有：进行理论性的思考、判断事物、说话、掌管本能以及掌管情感。

神经的功能是传递脑部的指令到身体各部位，再由末梢神经和中枢神经将身体各部位所收集的情报回传到大脑进行资料分析的。小脑的功能是由旧小脑负责保持身体的平衡，例如站立、行走、运动。

而新小脑是负责将大脑所传达的粗略运动指令进行仔细调整后，通过神经细胞，以电脑的速度和准确性，传到身体的每个部位。

小脑皮质每1mm2聚集了50万个神经细胞，之所以我们能够使全身的肌肉协调地进行各种动作，例如挥杆自如，全部都是因为新小脑，即神经细胞的聚合体，以千分之一秒的速度来准确地处理了大脑发出的运动指令，如果这里出了问题，就无法巧妙用手握住物体，又或无法做到协调的动作了。

保护脑部的正常运作大家对脑部和神经粗略地了解了一些主要功能，现在我们要学习如何去保护及保证脑部及神经系统能发挥正常的功能。因为当它们正常操作时，我们的高尔夫球和生活才能好好享受。

首先要了解脑部会有机会出现一些疾病和原因，脑部常见的疾病有脑血管阻塞或破裂即是脑中风，但它并不是单一的疾病，而是脑梗塞、脑出血、蜘蛛膜下出血等会使脑血管产生障碍的各种疾病的总称。

而这些病的背景都是动脉硬化，再加上精神过度紧张、饮酒、身体过度疲劳而身体已到了最危险的时候，一触即发而造成出血的结果。

而神经有可能出现的疾病就是神经痛，例如三叉神经痛、枕神经痛、肋间神经痛和坐骨神经痛等等，根据一些医书的解释是由於某些部位的神经受到压迫，例如：肌肉的过份紧张收缩和骨的移位而令某些神经受到过大的压力而痛，又或者由於颈椎、腰椎、脊椎变形、又或者由於肿痛等原因而导致神经痛，而引起这些病的根本原因通常是由於长期身体处於高度的精神紧张、饮食不健康、长期缺乏运动，而长期累积太多有害物质又排不出体外，加上工作的压力就很容易令身体去到危险程度。

希望大家能够提醒自己，用聪明的方法消除精神和身体的疲劳，同时要让身体摄取各种营养素、维他命、氨基酸、矿物质等等，以及多做运动去消除精神上的压力，令坏胆固醇无法在身体囤积，同时听音乐或出去旅行，又或者种种花草、浸浸温泉、做做运动按摩和多做伸展运动和多在清新空气的地方做深呼吸，以达到最健康。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

宇宙是一个神经网络，物理学家怎样重新定义现实的？

一篇发表在arxiv的预印本论文为人们重新定义了我们生活的这个宇宙的本质，也重新定义了现实世界，这篇论文所涉及的问题太过于敏感和广泛，因此还没有通过同行评审写作猫。

这篇论文题为《作为一个神经网络的世界》，由物理学家Vitaly Vanchurin发表，他告诉我们，这个世界的本质，在更加基本的层面上（比量子力学的微观层面还要基本）是一个神经网络系统；这个神经网络系统类似于人类的大脑，由各种不同的节点（神经元）组成，这些节点之间可以处理和传递信号。

并且这个神经网络系统并不是一成不变的，它可以进化、学习，比如增加节点的数量和改变某些节点链接的权重。神经网络在节点下的运行可以解释所有我们看到的、所知道的一切。

小到亚原子粒子、原子，大到宏观事物，包括我们人类在内，这些都是神经网络系统的不同组成部分；而所有事物背后运行的基本规律，量子力学和宏观的经典力学都是神经网络在不同的部分所表现出来的运行机制。

Vitaly Vanchurin提出神经网络的概念，就是想要调和目前物理学中存在已久的矛盾。神经网络不仅可以被用来分析物理系统，或者发现物理定律，而且它是我们生活的这个世界最基本的运行方式。

这个概念可以为人类提出万物理论，一种解释宇宙所有事物运行机制的理论，提供一种思路。我们知道，目前的物理学想要解释整个宇宙，必须用到两套截然不同的理论。

在宏观尺度上以牛顿定律建立起来的经典力学和爱因斯坦建立起来的相对论，前者为我们解释了一个低速运动、弱引力情况下宏观物质的运动规律。

后者为我们解释了物质运动以及时间、空间之间的联系，以及能量改变时空曲率所引发的引力效应。

但是到了更小的原子和亚原子尺度上，我们在宏观世界上所掌握的一切规律都行不通了，尤其是宏观世界的连续性和确定性完全不符合微观层面的本质。所以物理学家就找到了量子力学这个理论来解释微观宇宙。

在量子力学中，能量以及时空不再是连续的，而是有一个最小的基本单元量子和普朗克尺度。所有的事物都具处在两种不同的状态的叠加态，同时具有粒子和波的性质。

而“观察”这种看似具有人为意识效应的行为，却能改变一个系统的状态。还有就是微观世界不再具有现实的确定性，我们无法对一个粒子行为通过物理规律进行准确的判断，只能通过概率学统计给出一个概率。

例如粒子会出现在哪里，不会出现在哪里，只能用概率表示。这是因为我们无法同时准确的知道一个粒子的位置和动量，一个知道的越准确，另外一个量就越充满不确定性。

或者是我们只能对一个包含大量粒子的系统给出一个准确的预测，例如，原子核的衰变就是一个量子行为，但我们无法知道一个单一的粒子它在具体的何时衰变，这是完全随机的。

但我们可以说出，这个原子组成的系统，它的半衰期是多少。也就是这个系统中大量粒子衰变到一半所需要花费的时间，这其实也是一个概率的表述。

这就是微观和宏观世界非常不同，但科学家一直认为宇宙应该只有、而且可以用一套理论进行表述，出现两套理论这只能说明我们对宇宙的本质还不够清楚。

这两套理论最关键的问题在于，它们无法融合，一直以来科学家视量子力学为最基本的理论，是想将相对论融入其中，这里最关键的就是将引力量子化，也就是量子引力问题。

要想将引力量子化，我们就需要找到传递引力的基本粒子-引力子，这种粒子的单个粒子非常微弱，因为引力这种力，是所有基本力中最微弱的，它比电磁力弱了上万亿倍。

你看我们平时在研究两个带电粒子之间的电磁力时，就不讨论这两个粒子因为自身质量所产生的引力效应，因为引力太弱了，在这样的微观层面上根本就不起作用。所以说引力子直到现在我们都没有发现，未来也许也很难发现。

但是它包含着宇宙时空的本质，毕竟是质量弯曲失控产生的引力，而引力又要靠引力子传递这个力，所以说发现引力子也许就能解开很多位置的奥秘。

不过现在看来发现引力子并不是一时半会能办到的事，但科学家又想以一个更加基本的理论去解释宇宙，甚至是绕过量子力学和相对论提出一个比它两更为基本的理论。例如弦论，还有神经网络理论。

这两个理论一样都一样，并没有试图去统一量子力学和相对论，而是说，我们在量子力学和相对论中看到的一些物理规律都来自更加深层次的东西。

物理学家Vanchurin创建了一个神经网络如何工作的模型，神经网络在微观层面上会产生一些比较简单复杂程度的结构，例如神经元链；在宏观尺度上会产生更为复杂的结构。

他发现在某些状态下，神经网络的学习行为可以用量子力学的方程进行表述，在某些状态下可以用到经典的物理学。他还将量子力学中的不确定性解释为单个神经元的状态，将神经网络的学习、训练能力解释为量子变量。

而宏观事物的发展规律神经网络进化，选择的结果。总的来说，这个理论充满了一种神秘主义，晦涩难懂。至于宇宙即神经网络的理论是否对科学有价值，物理学界的科学家不太可能赞同。也没有过多的人对此发表任何评论。

例如物理学和人工智能领域的专家都对这一想法表示怀疑，它们拒绝公开发表评论。

Matlab里的神经网络是什么意思啊，我是新手，谁能简单通俗地解释下啊？谢谢了！！！

所谓神经网络算法顾名思义是模拟生物神经网络而产生的一种算法，首先需要用一些已知的数据输入到神经网络中，使它知道什么样的数据属于哪一类（训练），然后将未知的数据输入进去，神经网络通过已知的数据对其进行判断来完成分类（分类）。

可以用来进行图像识别、分类；数据预测；曲线拟合等。推荐找本机器学习，人工智能方面的书看。

什么是神经网络学习呢

神经网络的学习，也就是训练过程，指的是输入层神经元接收输入信息，传递给中间层神经元，最后传递到输出层神经元，由输出层输出信息处理结果的过程。

在这个过程中，神经网络通过不断调整网络的权值和阈值，达到学习、训练的目的，当网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数后，学习就可以停止了。

神经网络与深度神经网络有什么区别

深度学习与神经网络有什么区别

找深度学习和神经网络的不同点，其实主要的就是：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。

另外，深度学习作为机器学习的领域中一个新的研究方向，在被引进机器学习后，让机器学习可以更加的接近最初的目标，也就是人工智能。

深度学习主要就是对样本数据的内在规律还有表示层次的学习，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。

深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。而神经网络则是可以分为两种，一种是生物神经网络，而另一种则是人工神经网络。

生物神经网络就是生物的大脑神经元、主要是由细胞以及触点组成的，主要的作用就是让生物产生意识，或者是帮助生物实现思考还有行动的目的。神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），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。人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。