1樓：夢遊記-酷站推薦
電腦科學的神經網路、深度學習研究，目的就是想要模擬人腦的工作方式，實現與人腦類似的低功耗、超強大的學習能力。神經網路、深度學習的科學家們，對此已經研究了多年，如果想對這方面知識有所了解的話，可以閱讀一下這方面的書籍，看看人家是怎麼用計算的思維看待人腦的，也許能讓你的研究有所借鑑。
神經網路，即人工神經網路（Artificial Neural Networks）是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行資訊處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的複雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連線的關係，從而達到處理資訊的目的。
神經網路就像是乙個愛學習的孩子，您教她的知識她是不會忘記而且會學以致用的。我們把學習集中的每個輸入加到神經網路中，並告訴神經網路輸出應該是什麼分類。在全部學習集都執行完成之後，神經網路就根據這些例子總結出她自己的想法，到底她是怎麼歸納的就是乙個黑盒了。
之後我們就可以把測試集中的測試例子用神經網路來分別作測試，如果測試通過（比如80%或90%的正確率），那麼神經網路就構建成功了。我們之後就可以用這個神經網路來判斷事務的分類了。
神經網路是通過對人腦的基本單元——神經元的建模和聯接，探索模擬人腦神經系統功能的模型，並研製一種具有學習、聯想、記憶和模式識別等智慧型資訊處理功能的人工系統。神經網路的乙個重要特性是它能夠從環境中學習，並把學習的結果分布儲存於網路的突觸連線中。神經網路的學習是乙個過程，在其所處環境的激勵下，相繼給網路輸入一些樣本模式，並按照一定的規則（學習演算法）調整網路各層的權值矩陣，待網路各層權值都收斂到一定值，學習過程結束。
然後我們就可以用生成的神經網路來對真實資料做分類。
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主要文字引用：
2樓：劉水清
有科學家做過實驗，把一台電腦拿到一群非洲國家的兒童前，不教他們如何操作，看他們如何開啟電腦。結果，搞了半天，也沒有開啟。不過過了許久，他們還是開啟了。
然而，他們最終還是會玩一些東西，也不免搞壞了電腦。沒有理論的實踐也可以學習積累一些知識。但是，有侷限性，而且艱難。
通過學習相關理論知識可以讓我們的認識迅速提高，並可認清事物的本質或者運動規律。牛頓說，他的科學成就是站在別人的肩膀上取得的。我說的特定含義的自由精神裡面就有知識性一環。
再聰明的頭腦也需要積累知識，豐富的知識是促進創新能力的有力保障。
3樓：趙鐵柱
生理構造上人類擁有資訊輸入和處理的能力。
社會構造上人類擁有用語言表徵知識的能力。
技術上人類擁有使用介質儲存知識的能力。
當然動物只靠生理構造也能傳遞一些知識，但是知識的廣度深度和人類的沒法比較。
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