什么是神经网络计算机？

许多新型电子计算机不仅具有高速计算功能，而且还能模拟人脑的某些思维活动，也就是说，具有一些智能功能。那么，如果严格认定它们，它们就远离了真正的人脑思维功能，而且有许多本质上的区别。主要表现是人脑具有高度的自我学习、联想和创造力，以及更高层次的寻找最优解和各种理性和情感功能。

神经网络计算机是模仿人脑的判断和适应能力，通过人工神经网络并行处理多种数据功能的计算机。它可以判断物体的性质和状态，并采取相应的行动。它还可以并行处理大量实时数据并得出结论。

生物神经网络是由树突和轴突连接的神经元网络。神经信号在神经元之间传递，帮助人们思考和记忆。人工神经网络是模仿生物神经网络建立的一种操作模型，由大量相互连接的节点(或神经元)组成。每个节点代表一个特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点之间的连接代表通过该连接的信号的加权值，称为权重，相当于人工神经网络的记忆。网络的输出根据网络的连接模式、权值和激励函数而变化。网络本身通常是某种算法或函数的近似值，也可能是一种逻辑策略的表达。

生物神经网络(左)，人工神经网络(右)

与生物神经网络相似，人工神经网络也可以通过训练提高其判断和处理性能。其原理是向神经网络输入足够的样本，并通过一定的算法调整网络的结构，即权值，使网络的输出与期望值一致。经过训练的神经网络可以像人脑一样进行判断和预测，并且可以同时接收和处理多个信号。

例如，它可以识别签名的真实性。它不是基于签名图像是否相似，而是基于签名时笔尖压力随时间和移动速度的变化。目前，神经网络计算机的主要用途是识别各种极其微妙的变化和趋势并发送信号。它已经被用来控制热核聚变反应，监督机器的运行，选择苹果，甚至预测股票市场。