1樓：葬愛教皇
要是能測得出人腦神經元的啟用函式，自然科學文章隨便發，諾貝爾獎隨便拿。 /滑稽
去年甚至還有文章提出神經元是靠機械波而不是電化學訊號工作的觀點。我們現在對真·神經元的了解還很膚淺。
而且就算真有辦法測出單個神經元或者一片腦區的函式，那大腦中其他神經元的函式也是一樣的嗎？如果不一樣，是每個神經元都有差別，還是能分成幾種型別？有哪些型別？
怎麼找出來並歸類？各種不同函式的神經元之間的關係是怎樣的？這些都是有生之年才能弄清楚的東西。
所以這個問題是先問能不能，再問為什麼系列 /滑稽
2樓：阿達
其實有啟用方式更加接近人腦的演算法：脈衝神經網路，這種結構下膜電位累計到閾值才會向後傳送訊號，天生具備時序資料的處理能力，神經元輸出是離散的，然而這種啟用方式導致無法使用所有已知的優化演算法。
3樓：
怎麼說呢？他只是根據人腦其中的乙個原理，還有很多複雜因素我們人類至今是無法模擬出來，但是神經網路的基本原理和大腦中的一些啟用思想相似，而且在某些領域確實可以達到較高的水準，如果有更強的網路，需要深入發掘
比如人類的自學習，人類看一眼東西就可以模糊認識該類很多的東西，這都是需要進一步去實踐
4樓：崔xf
因為這是一件根本辦不到的事
y=x+2
這類簡單的黑盒系統可以通過統計擬合的方式得出響應函式y=sin(5x)+x^3-5*cos(17x)像上面這種稍微複雜一點的函式基本上就不太可能通過統計的方式得出響應函式了
(y1,y2,y3...,yn)=F(x1,x2,x3,......xm)
人腦的響應函式大概是上面形式，那個複雜度我已經不知道該怎麼形容了就算是單個神經元，也是y=F(x1,x2,x3,......xm) m可能大於1000，也無法用統計擬合的方式得出響應函式。這是需要多大的自信才敢說，我能把大腦的激勵函式測出來
實際上，現代的理論創造更多的依靠想象力，先想象出公式，再去實驗驗證。
跟以前根據實驗資料總結公式的方式，已經完全反過來了
5樓：李阿狸
神經元比人工神經網路裡的神經元複雜得多，雖然簡單來說，用firing rate模型可以像人工神經網路那樣linear nonlinear來算，但是它還有很多複雜的機制，比如adaptation，它還有複雜的動力學性質，它受很多東西調控，甚至乙個神經元也可以利用樹突進行複雜的計算，這些並不能用LN模型概括。
另外，神經元的輸入是連續的。並且是有雜訊的。
6樓：
誰說神經網路是模仿人腦原理設計的？他只是模仿某些人猜想的人腦工作原理設計的。題主民科讀物看多了吧？
人腦到底怎麼工作的都還沒搞清，哪有什麼激勵函式好測？
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