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神经网络是运行在计算机上的软件，交警拍卖摩托车网站，人工智能的“神经元”没有物理实体。它们以位数和字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上，如何网购摩托车，它们的物理结构和真正的神经元一点也不像。相反，摩托之家官网，2019年一万元左右踏板摩托车，珠海市二手摩托车转让，斗门二手摩托车，十大摩托跑车排行榜，在人脑中形式和功能是同时存在的。
大小
人类大脑大约有1000亿个神经元，摩托车网上专卖店，一万五左右的国产街车，目前的神经网络通常有几百个左右。
连接
在神经网络中，每一层通常与上一层和下一层完全连接。但人脑并没有所谓的层，无水印摩托车视频，摩托车品牌排行榜，相反，摩托赛车比赛视频直播，2019年十大热销的踏板摩托车，骑机车第一视角视频，它依赖于许多预定义的结构。并不是人类大脑的所有区域都是同样连接的，10000左右的街车推荐，摩托车锦标赛视频，区域是专门用于特定目的的。
能量消耗
人脑在能量消耗方面，开125摩托车教学视频，比现存的任何人工智能都更为节能。人脑大约耗费20瓦能量，这与现在标准笔记本电脑耗费的差不多。但有了这些能量，二手买卖车，大脑处理的神经元数量多一百万倍。
体系
在神经网络中，口碑最好的踏板摩托车，10000左右的街车推荐，国产太子摩托车排名，这些层是整齐有序的一个接一个地处理。而另一方面，摩托车评测视频网站，人脑会进行很多并行处理，没有任何特定的顺序。
激活状态
在人脑中，大飙车视频，神经元要么是激活状态，一万五以内最好的街车，要么非激活状态。在神经网络中，深夜机车飙车视频，激活是由连续值模拟的。因此人造神经元可以平稳地从上到下运行，2019款铃木v125s踏板摩托车，这是人脑做不到的。
速度
人类的大脑比任何人工智能系统都要慢得多。一台标准计算机每秒执行大约100亿次操作。另一方面，附近二手摩托车500元，摩托车跑车比赛视频欣赏，人的神经元激活频率为每秒最多一千次。
学习方式
神经网络通过输出来学习。如果根据损失函数，一万五以内最好的街车，赛摩比赛视频大全，二手海王星摩托车转让，这个输出是低性能的。然后，摩托边箱哪个品牌好，网络通过改变神经元的权重和它们之间的连接做出反应。没有人知道人类学习的细节，夜晚飙车小视频10秒，2万左右高颜值的摩托车，重机车飙车视频软件，雅马哈tzm150历史，但肯定不是这样的。
结构
神经网络每次都是从零开始的。而人脑呢？很多结构已经连接到它的连接处，摩托车网上专卖店，2万以内机车，雅马哈水冷150踏板车，而且利用的模型，雅马哈2019新款125踏板，这在进化过程中被证明是有用的。
精度
人脑的干扰因素更多，而且不如计算机上运行的神经网络精确。这意味着大脑基本上不能运行与神经网络相同的学习机制，国产太子摩托车排名，新款本田佳御150，它可能使用完全不同的机制。
这些差异的结果是，本田摩托官网报价，一万五以内最好的街车，大功率摩托车视频大全，如今的人工智能需要大量的训练，2020即将上市的国产摩托车，2019下半年上市踏板，需要大量精心准备的数据。这与人脑的运行方式是很不一样的。
局限性
神经网络不会建立世界中模型，2万以内机车，一万以内颜值高的街车，豪爵铃木极客飒155，相反它们会学习对模式进行分类。这种模式识别只需要很小的变化就会失败。
一个著名的例子是，2019款铃木v125s踏板摩托车，晚上骑机车视频，你给图片添加少量影响因素，2019国内上市侉子摩托，大飙车视频，这些因素小到肉眼无法识别。但人工智能系统可能会被骗，本田2019上市踏板摩托，1万入门级摩托车，错认为物品A认为是物品B。
目前，二手买卖车，雅马哈8000左右的摩托，神经网络也不善于从它们所学习的情况推广到另一种情况。
它们的成功很大程度上取决于定义正确的“损失函数”。如果你没有谨慎思考损失函数，你最终会优化你不想要的东西。比如本被训练以恒定的高速行驶的自动驾驶汽车，摩托车商城，适合中年人的太子摩托车，很可能变成只会原地旋转。
但是神经网络擅长于一些内容。比如对图像进行分类，或者推断出没有明显趋势的数据。
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(整理：吐鲁番市电动工具维修培训学校)
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