第十三章 神经网络# Biology - 生物学
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第十三章 神经网络
“……我相信，对一个模型的最好的检验是它的设计者能否回答这些问题：‘现在你
知道哪些原本不知道的东西？’以及‘你如何证明它是否是对的？’”
——詹姆斯·鲍尔（James M. Bower)
神经网络是由具有各种相互联系的单元组成的集合。每个单元具有极为简化的神经元
的特性。神经网络常常被用来模拟神经系统中某些部分的行为，生产有用的商业化装置以
及检验脑是如何工作的一般理论。
神经科学家们究竟为什么那么需要理论呢？如果他们能了解单个神经元的确切行为，
他们就有可能预测出具有相互作用的神经元群体的特性。令人遗憾的是，事情并非如此轻
而易举。事实上，单个神经元的行为通常远不那么简单，而且神经元几乎总是以一种复杂
的方式连接在一起。此外，整个系统通常是高度非线性的。线性系统，就其最简单形式而
言，当输入加倍时，它的输出也严格加倍——即输出与输入呈比例关系。①例如，在池塘
的表面，当两股行进中的小湍流彼此相遇时，它们会彼此穿过而互不干扰。为了计算两股
小水波联合产生的效果，人们只需把第一列波与第二列波的效果在空间和时间的每一点上
相加即可。这样
“……我相信，对一个模型的最好的检验是它的设计者能否回答这些问题：‘现在你
知道哪些原本不知道的东西？’以及‘你如何证明它是否是对的？’”
——詹姆斯·鲍尔（James M. Bower)
神经网络是由具有各种相互联系的单元组成的集合。每个单元具有极为简化的神经元
的特性。神经网络常常被用来模拟神经系统中某些部分的行为，生产有用的商业化装置以
及检验脑是如何工作的一般理论。
神经科学家们究竟为什么那么需要理论呢？如果他们能了解单个神经元的确切行为，
他们就有可能预测出具有相互作用的神经元群体的特性。令人遗憾的是，事情并非如此轻
而易举。事实上，单个神经元的行为通常远不那么简单，而且神经元几乎总是以一种复杂
的方式连接在一起。此外，整个系统通常是高度非线性的。线性系统，就其最简单形式而
言，当输入加倍时，它的输出也严格加倍——即输出与输入呈比例关系。①例如，在池塘
的表面，当两股行进中的小湍流彼此相遇时，它们会彼此穿过而互不干扰。为了计算两股
小水波联合产生的效果，人们只需把第一列波与第二列波的效果在空间和时间的每一点上
相加即可。这样