视觉神经网络的工作机理,计算机视觉和神经网络

计算机视觉中，深层网络的概念是什么，求通俗易懂的回答 20

在深度学习中的各类神经网络都是基于同样的基本原理，就是模拟人的神经细胞之间的联络方式。以人脸识别应用为例，深度学习理论中不再给出具体的通过人脸识别人类身份的算法，而是构造一套神经网络。

通过大量的已标定数据对神经网络进行训练，该神经网络能够总结出一套如何通过人脸来识别人类身份的模型。

通俗的说法就是类似训练婴儿识别人脸，家长并不会教给婴儿通过哪些要素去识别人脸，但是通过长时间的接触，让婴儿大量的接触人脸并获得相应激励（婴儿对妈妈哭可以喝到奶，对爸爸哭可以被抱起来）婴儿的大脑就能总结出一套通过人脸识别人类身份的方法（模型）。

如果妈妈的同事来看望婴儿了，婴儿就能记住该同事的人脸，下次如果在街上再次遇到该同事，婴儿就能认出该同事的身份了。

而你说的深层网络，其实是神经网络的一种，人们在基本的神经网络上进一步拓展该理论，就出现深层神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等等类型的神经网络。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

人类的视觉神经的结构是什么？

经过视网膜神经网络处理的信息，由神经节细胞的轴突——视神经纤维向中枢传递AI爱发猫。

在视交叉的部位，100万条视神经纤维约有一半投射至同侧的丘脑外侧膝状体，另一半交叉到对侧，大部分投射至外侧膝状体，一小部分投射至上丘。

在上丘，视觉信息与躯体感觉信息和听觉信息相综合，使感觉反应与耳、眼、头的相关运动协调起来。

外侧膝状体的神经细胞的突起组成视辐射线投射到初级视皮层（布罗德曼氏17区，或皮层纹区），进而再向更高级的视中枢（纹状旁区，或布罗德曼氏18、19区等）投射。

从初级视皮层又有纤维返回上丘和外侧膝状体，这种反馈通路的功能意义还不清楚。

由于视神经的交叉，左侧的外侧膝状体和皮层与两个左半侧的视网膜相连，因此与视野的右半有关；右侧的外侧膝状体和右侧皮层的情况恰相反。

一侧的外侧膝状体和皮层都接受来自双眼的信息输入，每侧均与视觉世界的对侧一半有关。在视通路不同部位发生损伤时，就会出现相应的视野缺损，这在临床诊断中具有重要意义。

视觉信息在视觉中枢通路的各水平上经受进一步的处理。外侧膝状体只是视觉信息传递的中继站，其细胞感受野保持着同心圆式的对称中心-周边颉颃构型。

但到初级视皮层，除很少部分细胞仍然保持圆形感受野外，大部细胞表现出特殊的反应形式，它们不再对光点的照射呈良好反应，而是需要某种特殊的有效刺激。

初级视皮层中按其对刺激特异性的要求，可分为简单细胞和复杂细胞。简单细胞对在视野中一定部位的线段，光带或某种线形的边缘有反应。

特别是它们要求线段等都有特定的朝向，具有这一朝向（该细胞的最佳朝向）的刺激使细胞呈现最佳反应（脉冲频率最高）。

最佳朝向随细胞而异，通常限定得相当严格，以致顺时针或逆时针地改变刺激朝向10°或20°可使细胞反应显著减少乃至消失。

因此，简单细胞所反映的已不再是单个孤立的．光点，而是某种特殊排列的点群，这显然是一种重要的特征信息抽提。

复杂细胞具有简单细胞所具有的基本反应特性，但其主要特征是它们对线段在视野中的确切位置的要求并不很严，只要线段落在这些细胞的感受野中，又具有特定的朝向，位置即使稍许位移，反应的改变并不明显。

复杂细胞的另一个特征是，来自双眼的信息开始汇聚起来。

不象外侧膝状体的细胞和简单细胞那样，只对一侧眼的刺激有反应，而是对两眼的刺激都有反应，但反应量通常是不等的，总是一只眼占优势，即对该眼的刺激可引起细胞发放更高频率的脉冲。

这表明复杂细胞已开始对双眼的信息进行了初步的综合的处理。

视觉原理是什么？

视觉原理是光作用于视觉器官，使其感受细胞兴奋，其信息经视觉神经系统加工后便产生视觉（vision）。

通过视觉，人和动物感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静，获得对机体生存具有重要意义的各种信息，至少有80％以上的外界信息经视觉获得，视觉是人和动物最重要的感觉。

视觉形成过程:光线→角膜→瞳孔→晶状体（折射光线）→玻璃体（固定眼球）→视网膜（形成物像）→视神经（传导视觉信息）→大脑视觉中枢（形成视觉）

关于神经网络，生物神经学，人工智能学的帮忙看下

1。高等动物神经系统中是没有神经回路的。神经回路虽然能够加快反应的速度，但是难以保证反应的准确度和精巧性。有回路的神经系统仅见于腔肠动物（水螅、水母、珊瑚等）的网状神经系统。

这种神经系统没有一个中枢，所有的神经细胞的地位是对等的，一个受到刺激，其他的都会做出相同的反应，神经细胞之间是网络状连在一起的。2。

人脑功能区其实是人为为了研究方便划分的，他们之所以执行不同的功能，主要原因是他们每一个神经元所连接的神经元不同。倒不是因为它们连接结构的不同，准确的说是因为他们之间的组织关系不同。

例如听觉中枢的细胞就和听觉器官形成连接，视觉中枢就和视觉器官形成连接。这些连接的不同是在胚胎初期神经系统发育时形成的。大体上来说，就是靶细胞分泌特定的吸引激素，吸引着神经细胞的突触朝着自己生长。3。

单个神经细胞无法储存信息，或者准确的说，单的神经细胞储存的信息没有意义。现在人们往往以二极管来模拟一个脑细胞。人有100亿个脑细胞，则人脑壳储存的信息为2的100亿次方个比特。其实，这只是个估算。

人脑的存储系统不同于二极管，一个细胞可能肩负的任务远远不止这么多，但是记忆的具体机理还是未知的。4。人脑识别立体图像是因为双眼的图像区域部分叠加形成的。

这一点是没错的，但为什么单眼也能够识别立体的图像呢？那是因为人脑可以根据已经习惯化的视觉经验（例如远近大小、逻辑分析、阴影、遮挡等）对图像进行加工，这就是人的精神干预认识的一种表现。

这就像是人脑可以自动忽略噪音而听到有用信息一样，是属于人脑对于感官获得信息的一种加工处理。不信你可以试试：你用一只眼镜肯定不能看出3D的立体照片。5。不明白你第一个问题是什么意思。

记忆的进化是什么意思？至于第二个问题，人的中枢神经系统是在胚胎早期就开始发育的。它的生成在胚胎很早起就开始了，是基因不同表达体系的结果。至于连接，它涉及复杂的调控过程和细胞迁移过程，但是又极其精巧。

主要是靶细胞分泌物质来吸引特定细胞向着它生长。6。从生物上来说，中枢神经系统的发育可以说是大同小异。而且，神经系统在出生前仅仅发育完成了很小的部分。大部分的神经系统发育是在出生后进行的。

因此，神经网络结构的不同不是关键，而后天的发育才是关键。7。人的神经细传递信息，绝大部分情况下是单向的。因为突出结构是有前后之分的。但是也有很小部分是可以回传的。8。

个人不建议把神经细胞的工作原理和电子计算机相比拟。但是现在的研究来看，应该是大多数神经元没有多输入单输出，或者说虽然有多输入，但是他们不同时输入信息，也就是说这几个输入之间有互斥性。

至少我是没有见过同时接受多种信息的报道。不过单输入多输出还是很常见的。

什么是神经网络计算机?

许多新型电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某种思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然后，如果严格来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。

主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想、创造的能力，以及更高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。

神经网络计算机就是通过人工神经网络，模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的计算机。它可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。

生物的神经网络是通过树突和轴突连接起来的神经元的网络。神经信号在神经元之间传递，帮助人产生思考和记忆。人工神经网络是一种模仿生物神经网络而建立的运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。

每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。

网络的输出依照网络的连接方式、权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界的某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

生物神经网络（左）、人工神经网络（右）与生物神经网络相似，人工神经网络也可以通过训练提高自身判断和处理的性能。

其原理是向该神经网络输入足够多的样本，通过一定的算法来调整网络的结构，即权重值，使得网络的输出与预期值相符。经过训练的神经网络可以像人脑那样进行判断和预测，并且能同时接受几种信号并进行处理。

譬如，它能去辨别一个签名的真伪。它不是凭签名的图像是否相像来判断，而是根据本人在签名时，笔尖上的压力随时间的变化以及移动的速度来判断。

目前，神经网络计算机的主要用途是识别各种极其细微的变化和趋势，并发出信号。它已经被用来控制热核聚变反应、监督机器的运行、挑选苹果，甚至预测股市行情。

人类的感觉器官、传导神经网络、思维器官、效应器官各指什么？

感觉器官：包括视觉器官、听觉器官、嗅觉器官、味觉器官、触觉器官，即所谓眼耳鼻舌身“五官”传导神经网络：它又分为导入神经网络和导出神经网络以及中间传导神经网络等。传导神经的功能是传递信息。

通过导入神经网络把感觉器官获得的信息传送给思维器官；通过导出神经网络把思维器官加工出来的信息传送给各种效应器官或某种内部器官。

思维器官：包括记忆系统、联想系统、分析系统、推理系统和决策系统等效应器官：括操作器官（手）、行走器官（脚）和语言器官（口）等。

普通心理学的简述视觉现象

视觉的一些现象（1）暗适应：照明停止或由亮处转入暗处时视觉感受性提高的时间过程。（2）明适应：照明开始或有暗处转入明处时视觉感受性下降的时间过程。

（3）普肯耶现象：当人们从锥体视觉向棒体视觉转变时，人眼对光谱的最大感受性将向短波方向移动，因而，出现了明度不同的变化，这种现象就叫普肯耶现象。

（4）马赫带：指人们在明暗变化的边界，常常在亮区看到一条更亮的光带，而在暗区看到一条更暗的线条。这就是马赫带现象，马赫带不是由于刺激能量的分布，而是由于神经网络对视觉信息进行加工的结果。

（5）后像：刺激物对感受器的作用停止后，感觉现象并不立即消失，它能保留一个短暂时间，这种现象就叫后像。（6）闪光融合：断续的闪光由于频率增加，人们会得到融合的感觉，这种现象叫闪光融合。

（7）视觉掩蔽：在某种时间条件下，当一个闪光出现在另一个闪光之后，这个闪光能影响到对前一个闪光的觉察，这种效应叫视觉掩蔽。（8）视敏度：指视觉系统分辨最小物体或物体细节的能力。

什么是神经网络计算机？

神经网络计算机具有模仿人的大脑判断能力和适应能力，可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。

以往的信息处理系统只能处理条理清晰、经络分明的数据。而人的大脑却具有能处理支离破碎、含糊不清信息的灵活性，因而第六代计算机将在较大程度上类似人脑的智慧和灵活性。

人脑有140亿神经元及10亿多神经键，人脑总体运行速度相当于每秒1000万亿次的电脑功能。用许多微处理机模仿人脑的神经元结构，采用大量的并行分布式网络就构成了神经电脑。

神经电脑除有许多处理器外，还有类似神经的节点，每个节点与许多点相连。若把每一步运算分配给每台微处理器，它们同时运算，其信息处理速度和智能会大大提高。

神经电子计算机的信息不是存在存储器中，而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂，电脑仍有重建资料的能力，它还具有联想记忆、视觉和声音识别能力。神经电子计算机将会广泛应用于各领域。

它能识别文字、符号、图形、语言以及声纳和雷达收到的信号，判读支票，对市场进行估计，分析新产品，进行医学诊断，控制智能机器人，实现汽车自动驾驶和飞行器的自动驾驶，发现、识别军事目标，进行智能决策和智能指挥等。

日本科学家开发的神经电子计算机用的大规模集成电路芯片，在1.5厘米正方的硅片上可设置400个神经元和40000个神经键，这种芯片能实现每秒2亿次的运算速度。

美国研究出由左脑和右脑两个神经块连接而成的神经电子计算机。右脑为经验功能部分，有1万多个神经元，适于图像识别；左脑为识别功能部分，含有100万个神经元，用于存储单词和语法规则。