随着电脑的普及与发展，智能化、机械化成为人们关注的热点．机器学习是仿照人类大脑工作的方式，让 电脑进行计算，学习到类似于大脑的工作方式．为此，研究学者需要构建计算机能够运作的模型，例如，神经 网络就是根据人类的大脑神经的激活或抑制的信号传输构建的模型[1]．神经网络的基本组成单位就是神经 元，神经元的构造方式完全模拟了人类大脑细胞的结构，如图1．但是，显而易见，人工神经元只是简单的结 构的模拟，要想达到与生物神经元有相同的功能，还远远的不够．科研工作者就其训练的方式对其进行训练。 试图让人工神经网络的运算功能尽可能的与人类接近．简单的网络已经可以进行基本的运算，甚至有2个隐 含层的非线性神经网络已经能够对任意的函数进行平滑的逼近．从1943年McCulloch和Pitts提出的简单 神经元开始，神经网络经历了几度兴衰．神经网络已经深入到各个领域，技术相对比较成熟，然而也很难再有
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