大脑神经网络是如何形成的,大脑自组织神经网络
人的大腦裝入多少知識，生理前后會發生怎樣變化？
大腦裝入知識在于記憶，而記憶的關鍵是神經元突觸形成和重構，因此記憶分近期記憶和遠期記憶，而記憶又有不斷的加強或者逐漸遺忘，生理的變化在于神經元突觸。
對比人類和其它物種，人類在于擁有十分強的遠期記憶，因此可以將一輩子獲得知識總結下來傳遞給后代，經過數百萬年的時間，人類總結了大量的自然知識，形成了龐大的知識體系，現代的各類學科已經遠遠不是一個人就能研究透的。
而相比而言，其他哺乳動物近期記憶較為明顯，豬可以在短時間內掌握人類的訓練，敲下盆它們就知道食物來了，可放歸野外一段時間后這種記憶會慢慢消退。
人類的記憶過程也是經歷了刺激-短期記憶-重現-遠期記憶，也就是經歷某件事后也難以形成遠期記憶，但是人類可以較短的時間內不斷強化相關記憶，最終成為終生都難以忘懷的記憶。
阿爾茲海默癥就是一種人類記憶逐漸退化的疾病，而記憶的遺失是從近期記憶慢慢展開的，到最后遠期記憶也越來越模糊，最終成為“老年癡呆”。
在解剖結構上，盡管還有很多難解的謎題，但是目前已經可以確定記憶的形成和神經元讓突觸的形成和重構有關。
神經元的構造是一個樹突、軸突、神經末梢組成，樹突中有細胞核，軸突主要承擔神經傳導，而神經末梢是軸突的分末部分，可以分出多個，每個頭部都膨大形成凹陷的構造，可以和其它的細胞的樹突形成神經元突觸，是信息從一個神經元傳遞到另一個神經元的基礎，由此構建了十分復雜的大腦神經元網絡。
而一些大腦退行性變化或者大腦部分組織受損，記憶也會受到一定影響，也說明人類記憶和神經元之間的聯系有密切關系。
生理構造方面的變化主要是神經元的數量和神經突觸的數量，人類大腦總共有接近1000億的神經元，相互之間可以形成大約100萬億的神經元突觸，大腦中裝入知識勝利生理變化的主要方面是神經元突觸數量和類型等的變化，物質分泌方面肯定也會有神經遞質的量的變化，但是其中還有大量未解之謎，人類大腦的復雜性即使現代人類也還不能完全觀測，畢竟大腦由一顆顆的物質微粒構成。
前不久，國外的學者發現，人類大腦腦脊液會在人睡眠后從大腦中的微通道進入腦組織中沖刷腦組織，可以將導致阿爾茲海默癥的β淀粉樣酶沖刷而出，延緩大腦功能的退化，因此熬夜會影響大腦這一功能，進而影響人大腦的記憶等能力，所以熬夜會變傻，這個時候還在看我文章的朋友們，早點睡覺吧[笑臉]。
上圖是阿爾茲海默癥患者的大腦，對比正常人，大腦中出現了很多空洞，是神經元的死亡和大腦結構的消退形成的，功能受限記憶漸漸喪失，而這類患者最后死亡也和大腦有關，畢竟人體很多性命攸關的功能都存在于大腦。
谷歌人工智能寫作項目：愛發貓
神經是由神經元連接形成的嗎？
神經主要由三大系統組成，即腦神經、脊神經、植物神經寫作貓。各系統之間以腦神經為中心，分工協同，共同實現心理功能。在這里之所以用神經而省去了系統，是因為神經本身就是個系統概念。
按生理心理學定義，神經是由神經元構成的系統，即神經元系統。其中神經元就是神經這個系統基本的功能結構單位。神經元是生理層次的物質，即特殊的細胞，不妨稱為神經細胞。
撇開腦神經元、脊髓神經元、植物神經元的具體差別來看，神經元由細胞體和突起構成。神經細胞突起簡稱為神經纖維。
神經纖維之間縱橫交錯，是（神經元）構成神經元網絡（即神經）的必要條件，具有信息采集與發送功能，表現為心理層面的刺激與反應；神經細胞體是神經元中基本的信息存儲與處理單元；經過初步處理的信息，通過神經纖維按層次傳遞，直至達到腦神經，進行最后的總處理，然后將處理的結果返回到神經元，最終通過神經元上的反應器執行，產生生理反應。
神經網絡的發展趨勢如何？
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神經網絡的云集成模式還不是很成熟，應該有發展潛力，但神經網絡有自己的硬傷，不知道能夠達到怎樣的效果，所以決策支持系統中并不是很熱門，但是神經網絡無視過程的優點也是無可替代的，云網絡如果能夠對神經網絡提供一個互補的輔助決策以控制誤差的話，也許就能使神經網絡成熟起來1人工神經網絡產生的背景自古以來，關于人類智能本源的奧秘，一直吸引著無數哲學家和自然科學家的研究熱情。
生物學家、神經學家經過長期不懈的努力，通過對人腦的觀察和認識，認為人腦的智能活動離不開腦的物質基礎，包括它的實體結構和其中所發生的各種生物、化學、電學作用，并因此建立了神經元網絡理論和神經系統結構理論，而神經元理論又是此后神經傳導理論和大腦功能學說的基礎。
在這些理論基礎之上，科學家們認為，可以從仿制人腦神經系統的結構和功能出發，研究人類智能活動和認識現象。
另一方面，19世紀之前，無論是以歐氏幾何和微積分為代表的經典數學，還是以牛頓力學為代表的經典物理學，從總體上說，這些經典科學都是線性科學。
然而，客觀世界是如此的紛繁復雜，非線性情況隨處可見，人腦神經系統更是如此。復雜性和非線性是連接在一起的，因此，對非線性科學的研究也是我們認識復雜系統的關鍵。
為了更好地認識客觀世界，我們必須對非線性科學進行研究。人工神經網絡作為一種非線性的、與大腦智能相似的網絡模型，就這樣應運而生了。
所以，人工神經網絡的創立不是偶然的，而是20世紀初科學技術充分發展的產物。2人工神經網絡的發展人工神經網絡的研究始于40年代初。半個世紀以來，經歷了興起、高潮與蕭條、高潮及穩步發展的遠為曲折的道路。
1943年，心理學家W.S.Mcculloch和數理邏輯學家W.Pitts提出了M—P模型，這是第一個用數理語言描述腦的信息處理過程的模型，雖然神經元的功能比較弱，但它為以后的研究工作提供了依據。
1949年，心理學家提出突觸聯系可變的假設，根據這一假設提出的學習規律為神經網絡的學習算法奠定了基礎。
1957年，計算機科學家Rosenblatt提出了著名的感知機模型，它的模型包含了現代計算機的一些原理，是第一個完整的人工神經網絡，第一次把神經網絡研究付諸工程實現。
由于可應用于模式識別，聯想記憶等方面，當時有上百家實驗室投入此項研究，美國軍方甚至認為神經網絡工程應當比“原子彈工程”更重要而給予巨額資助，并在聲納信號識別等領域取得一定成績。
1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自適應線性單元，它可用于自適應濾波、預測和模式識別。至此，人工神經網絡的研究工作進入了第一個高潮。
1969年，美國著名人工智能學者M.Minsky和S.Papert編寫了影響很大的Perceptron一書，從理論上證明單層感知機的能力有限，諸如不能解決異或問題，而且他們推測多層網絡的感知機能力也不過如此，他們的分析恰似一瓢冷水，很多學者感到前途渺茫而紛紛改行，原先參與研究的實驗室紛紛退出，在這之后近10年，神經網絡研究進入了一個緩慢發展的蕭條期。
這期間，芬蘭學者T.Kohonen提出了自組織映射理論，反映了大腦神經細胞的自組織特性、記憶方式以及神經細胞興奮刺激的規律；美國學者S.A.Grossberg的自適應共振理論（ART）；日本學者K.Fukushima提出了認知機模型；ShunIchimari則致力于神經網絡有關數學理論的研究等，這些研究成果對以后的神經網絡的發展產生了重要影響。
美國生物物理學家J.J.Hopfield于1982年、1984年在美國科學院院刊發表的兩篇文章，有力地推動了神經網絡的研究，引起了研究神經網絡的又一次熱潮。
1982年，他提出了一個新的神經網絡模型——hopfield網絡模型。他在這種網絡模型的研究中，首次引入了網絡能量函數的概念，并給出了網絡穩定性的判定依據。
1984年，他又提出了網絡模型實現的電子電路，為神經網絡的工程實現指明了方向，他的研究成果開拓了神經網絡用于聯想記憶的優化計算的新途徑，并為神經計算機研究奠定了基礎。
1984年Hinton等人將模擬退火算法引入到神經網絡中，提出了Boltzmann機網絡模型，BM網絡算法為神經網絡優化計算提供了一個有效的方法。
1986年，D.E.Rumelhart和J.LMcclelland提出了誤差反向傳播算法，成為至今為止影響很大的一種網絡學習方法。
1987年美國神經計算機專家R.Hecht—Nielsen提出了對向傳播神經網絡，該網絡具有分類靈活，算法簡練的優點，可用于模式分類、函數逼近、統計分析和數據壓縮等領域。
1988年L.Ochua等人提出了細胞神經網絡模型，它在視覺初級加工上得到了廣泛應用。為適應人工神經網絡的發展，1987年成立了國際神經網絡學會，并決定定期召開國際神經網絡學術會議。
1988年1月NeuralNetwork創刊。1990年3月IEEETransactiononNeuralNetwork問世。
我國于1990年12月在北京召開了首屆神經網絡學術大會，并決定以后每年召開一次。1991年在南京成立了中國神經網絡學會。IEEE與INNS聯合召開的IJCNN92已在北京召開。
這些為神經網絡的研究和發展起了推波助瀾的作用，人工神經網絡步入了穩步發展的時期。90年代初，諾貝爾獎獲得者Edelman提出了Darwinism模型，建立了神經網絡系統理論。
同年，Aihara等在前人推導和實驗的基礎上，給出了一個混沌神經元模型，該模型已成為一種經典的混沌神經網絡模型，該模型可用于聯想記憶。
Wunsch在90OSA年會上提出了一種AnnualMeeting，用光電執行ART，學習過程有自適應濾波和推理功能，具有快速和穩定的學習特點。
1991年，Hertz探討了神經計算理論，對神經網絡的計算復雜性分析具有重要意義；Inoue等提出用耦合的混沌振蕩子作為某個神經元，構造混沌神經網絡模型，為它的廣泛應用前景指明了道路。
1992年，Holland用模擬生物進化的方式提出了遺傳算法，用來求解復雜優化問題。1993年方建安等采用遺傳算法學習，研究神經網絡控制器獲得了一些結果。
1994年Angeline等在前人進化策略理論的基礎上，提出一種進化算法來建立反饋神經網絡，成功地應用到模式識別，自動控制等方面；廖曉昕對細胞神經網絡建立了新的數學理論和方法，得到了一系列結果。
HayashlY根據動物大腦中出現的振蕩現象，提出了振蕩神經網絡。
1995年Mitra把人工神經網絡與模糊邏輯理論、生物細胞學說以及概率論相結合提出了模糊神經網絡，使得神經網絡的研究取得了突破性進展。
Jenkins等人研究光學神經網絡，建立了光學二維并行互連與電子學混合的光學神經網絡，它能避免網絡陷入局部最小值，并最后可達到或接近最理想的解；SoleRV等提出流體神經網絡，用來研究昆蟲社會，機器人集體免疫系統，啟發人們用混沌理論分析社會大系統。
1996年，ShuaiJW’等模擬人腦的自發展行為，在討論混沌神經網絡的基礎上提出了自發展神經網絡。
1997、1998年董聰等創立和完善了廣義遺傳算法，解決了多層前向網絡的最簡拓樸構造問題和全局最優逼近問題。
隨著理論工作的發展，神經網絡的應用研究也取得了突破性進展，涉及面非常廣泛，就應用的技術領域而言有計算機視覺，語言的識別、理解與合成，優化計算，智能控制及復雜系統分析，模式識別，神經計算機研制，知識推理專家系統與人工智能。
涉及的學科有神經生理學、認識科學、數理科學、心理學、信息科學、計算機科學、微電子學、光學、動力學、生物電子學等。美國、日本等國在神經網絡計算機軟硬件實現的開發方面也取得了顯著的成績，并逐步形成產品。
在美國，神經計算機產業已獲得軍方的強有力支持，國防部高級研究計劃局認為“神經網絡是解決機器智能的唯一希望”，僅一項8年神經計算機計劃就投資4億美元。
在歐洲共同體的ESPRIT計劃中，就有一項特別項目：“神經網絡在歐洲工業中的應用”，單是生產神經網絡專用芯片這一項就投資2200萬美元。據美國資料聲稱，日本在神經網絡研究上的投資大約是美國的4倍。
我國也不甘落后，自從1990年批準了南開大學的光學神經計算機等3項課題以來，國家自然科學基金與國防預研基金也都為神經網絡的研究提供資助。
另外，許多國際著名公司也紛紛卷入對神經網絡的研究，如Intel、IBM、Siemens、HNC。神經計算機產品開始走向商用階段，被國防、企業和科研部門選用。
在舉世矚目的海灣戰爭中，美國空軍采用了神經網絡來進行決策與控制。在這種刺激和需求下，人工神經網絡定會取得新的突破，迎來又一個高潮。自1958年第一個神經網絡誕生以來，其理論與應用成果不勝枚舉。
人工神經網絡是一個快速發展著的一門新興學科，新的模型、新的理論、新的應用成果正在層出不窮地涌現出來。
3人工神經網絡的發展前景針對神經網絡存在的問題和社會需求，今后發展的主要方向可分為理論研究和應用研究兩個方面。（1）利用神經生理與認識科學研究大腦思維及智能的機理、計算理論，帶著問題研究理論。
人工神經網絡提供了一種揭示智能和了解人腦工作方式的合理途徑，但是由于人類起初對神經系統了解非常有限，對于自身腦結構及其活動機理的認識還十分膚淺，并且帶有某種“先驗”。
例如，Boltzmann機引入隨機擾動來避免局部極小，有其卓越之處，然而缺乏必要的腦生理學基礎，毫無疑問，人工神經網絡的完善與發展要結合神經科學的研究。
而且，神經科學，心理學和認識科學等方面提出的一些重大問題，是向神經網絡理論研究提出的新挑戰，這些問題的解決有助于完善和發展神經網絡理論。
因此利用神經生理和認識科學研究大腦思維及智能的機理，如有新的突破，將會改變智能和機器關系的認識。
利用神經科學基礎理論的研究成果，用數理方法探索智能水平更高的人工神經網絡模型，深入研究網絡的算法和性能，如神經計算、進化計算、穩定性、收斂性、計算復雜性、容錯性、魯棒性等，開發新的網絡數理理論。
由于神經網絡的非線性，因此非線性問題的研究是神經網絡理論發展的一個最大動力。
特別是人們發現，腦中存在著混沌現象以來，用混沌動力學啟發神經網絡的研究或用神經網絡產生混沌成為擺在人們面前的一個新課題，因為從生理本質角度出發是研究神經網絡的根本手段。
（2）神經網絡軟件模擬，硬件實現的研究以及神經網絡在各個科學技術領域應用的研究。
由于人工神經網絡可以用傳統計算機模擬，也可以用集成電路芯片組成神經計算機，甚至還可以用光學的、生物芯片的方式實現，因此研制純軟件模擬，虛擬模擬和全硬件實現的電子神經網絡計算機潛力巨大。
如何使神經網絡計算機與傳統的計算機和人工智能技術相結合也是前沿課題；如何使神經網絡計算機的功能向智能化發展，研制與人腦功能相似的智能計算機，如光學神經計算機，分子神經計算機，將具有十分誘人的前景。
4哲理（1）人工神經網絡打開了認識論的新領域認識與腦的問題，長期以來一直受到人們的關注，因為它不僅是有關人的心理、意識的心理學問題，也是有關人的思維活動機制的腦科學與思維科學問題，而且直接關系到對物質與意識的哲學基本問題的回答。
人工神經網絡的發展使我們能夠更進一步地既唯物又辯證地理解認識與腦的關系，打開認識論的新領域。
人腦是一個復雜的并行系統，它具有“認知、意識、情感”等高級腦功能，用人工進行模擬，有利于加深對思維及智能的認識，已對認知和智力的本質的研究產生了極大的推動作用。
在研究大腦的整體功能和復雜性方面，人工神經網絡給人們帶來了新的啟迪。
由于人腦中存在混沌現象，混沌可用來理解腦中某些不規則的活動，從而混沌動力學模型能用作人對外部世界建模的工具，可用來描述人腦的信息處理過程。
混沌和智能是有關的，神經網絡中引入混沌學思想有助于提示人類形象思維等方面的奧秘。
人工神經網絡之所以再度興起，關鍵在于它反映了事物的非線性，抓住了客觀世界的本質，而且它在一定程度上正面回答了智能系統如何從環境中自主學習這一最關鍵的問題，從認知的角度講，所謂學習，就是對未知現象或規律的發現和歸納。
由于神經網絡具有高度的并行性，高度的非線性全局作用，良好的容錯性與聯想記憶功能以及十分強的自適應、自學習功能，而使得它成為揭示智能和了解人腦工作方式的合理途徑。
但是，由于認知問題的復雜性，目前，我們對于腦神經網的運行和神經細胞的內部處理機制，如信息在人腦是如何傳輸、存貯、加工的？記憶、聯想、判斷是如何形成的？大腦是否存在一個操作系統？
還沒有太多的認識，因此要制造人工神經網絡來模仿人腦各方面的功能，還有待于人們對大腦信息處理機理認識的深化。
（2）人工神經網絡發展的推動力來源于實踐、理論和問題的相互作用隨著人們社會實踐范圍的不斷擴大，社會實踐層次的不斷深入，人們所接觸到的自然現象也越來越豐富多彩、紛繁復雜，這就促使人們用不同的原因加以解釋不同種類的自然現象，當不同種類的自然現象可以用同樣的原因加以解釋，這樣就出現了不同學科的相互交叉、綜合，人工神經網絡就這樣產生了。
在開始階段，由于這些理論化的網絡模型比較簡單，還存在許多問題，而且這些模型幾乎沒有得到實踐的檢驗，因而神經網絡的發展比較緩慢。
隨著理論研究的深入，問題逐漸地解決特別是工程上得到實現以后，如聲納識別成功，才迎來了神經網絡的第一個發展高潮。
可Minisky認為感知器不能解決異或問題，多層感知器也不過如此，神經網絡的研究進入了低谷，這主要是因為非線性問題沒得到解決。
隨著理論的不斷豐富，實踐的不斷深入，現在已證明Minisky的悲觀論調是錯誤的。今天，高度發達的科學技術逐漸揭示了非線性問題是客觀世界的本質。
問題、理論、實踐的相互作用又迎來了人工神經網絡的第二次高潮。目前人工神經網絡的問題是智能水平不高，還有其它理論和實現方面的問題，這就迫使人們不斷地進行理論研究，不斷實踐，促使神經網絡不斷向前發展。
總之，先前的原因遇到了解釋不同的新現象，促使人們提出更加普遍和精確的原因來解釋。
理論是基礎，實踐是動力，但單純的理論和實踐的作用還不能推動人工神經網絡的發展，還必須有問題提出，才能吸引科學家進入研究的特定范圍，引導科學家從事相關研究，從而逼近科學發現，而后實踐又提出新問題，新問題又引發新的思考，促使科學家不斷思考，不斷完善理論。
人工神經網絡的發展無不體現著問題、理論和實踐的辯證統一關系。
（3）人工神經網絡發展的另一推動力來源于相關學科的貢獻及不同學科專家的競爭與協同人工神經網絡本身就是一門邊緣學科，它的發展有更廣闊的科學背景，亦即是眾多科研成果的綜合產物，控制論創始人Wiener在其巨著《控制論》中就進行了人腦神經元的研究；計算機科學家Turing就提出過B網絡的設想；Prigogine提出非平衡系統的自組織理論，獲得諾貝爾獎；Haken研究大量元件聯合行動而產生宏觀效果，非線性系統“混沌”態的提出及其研究等，都是研究如何通過元件間的相互作用建立復雜系統，類似于生物系統的自組織行為。
腦科學與神經科學的進展迅速反映到人工神經網絡的研究中，例如生物神經網絡理論，視覺中發現的側抑制原理，感受野概念等，為神經網絡的發展起了重要的推動作用。
從已提出的上百種人工神經網絡模型中，涉及學科之多，令人目不暇接，其應用領域之廣，令人嘆為觀止。不同學科專家為了在這一領域取得領先水平，存在著不同程度的競爭，所有這些有力地推動了人工神經網絡的發展。
人腦是一個功能十分強大、結構異常復雜的信息系統，隨著信息論、控制論、生命科學，計算機科學的發展，人們越來越驚異于大腦的奇妙，至少到目前為止，人類大腦信號處理機制對人類自身來說，仍是一個黑盒子，要揭示人腦的奧秘需要神經學家、心理學家、計算機科學家、微電子學家、數學家等專家的共同努力，對人類智能行為不斷深入研究，為人工神經網絡發展提供豐富的理論源泉。
另外，還要有哲學家的參與，通過哲學思想和自然科學多種學科的深層結合，逐步孕育出探索人類思維本質和規律的新方法，使思維科學從朦朧走向理性。
而且，不同領域專家的競爭與協調同有利于問題清晰化和尋求最好的解決途徑。縱觀神經網絡的發展歷史，沒有相關學科的貢獻，不同學科專家的競爭與協同，神經網絡就不會有今天。
當然，人工神經網絡在各個學科領域應用的研究反過來又推動其它學科的發展，推動自身的完善和發展。
神經元法則
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大腦皮層灰質探秘——神經元的信號處理法則初探--------------------------------------------------------------------------------作者:來源:生物通發布者:劉斌類別:新聞掃描日期:2004-06-21今日/總瀏覽:2/178來自USC和Technion醫學院（以色列）的研究人員發現一些有助于揭開超復雜的大腦神經元秘密的新線索。
他們的發現刊登在本月的NatureNeuroscience上。這些發現與關于神經元加工處理信息的“算法”的一種被廣泛接受的觀點相抵觸。
“令人吃驚的是經過了100年的現代神經系統科學研究，我們仍然不知道一個神經元的基本的信息處理功能”，USCViterbi工程學院副教授、文章作者BartlettMel說。
由于沒有更有說服力的看法，因此通常認為一個大腦細胞對所接受的刺激是線性疊加的，即受到A和B兩種共同刺激所產生的興奮相當于分別受到A和B刺激所產生的興奮的總和。
“我們證實細胞顯然是不按照這個推測來運算的”，Mel說。研究組發現單個神經元中的信息總量取決于細胞表面上接受信息輸入的位置。
了解一些有關大腦細胞的知識，將有助于理解這個研究組的工作和其發現的意義。大腦中進行的所以信息加工都是由神經元網絡進行操控。這些活細胞具有各種各樣的形狀和大小尺寸，通常類似樹枝狀。
一個神經元表面散布著數以千計的神經突觸，這些神經突觸正是神經元細胞接受外界信號的位點。當受到刺激時，每個神經突觸能產生一個小的局部的電壓反應。
根據對神經元的傳統觀點，突觸反應沿著神經元中像電纜一樣的樹突傳遞下去并疊加。如果總的電壓反應足夠大就會產生一個電位并沿著細胞的軸突傳遞、與其它成千上萬個神經元進行交流。
“最近的證據顯示這個過程并不是那么簡單”，Mel說。“輸入的信號可能會在神經樹突中相互作用并且可能在通往細胞體的路途上發生了轉化。
尤其是，神經樹突的單個分枝在某種情況下能產生局部電位從而顯著擴大了神經樹突中的局部區域的突觸反應”。研究組著手建立神經元用來合并多個突觸信號的算法，從而集中研究這種組成大腦皮層灰質的錐體神經元。
這些實驗在以色列的海法由論文的第一作者、Technion的研究生AlonPolsky和JackieSchiller進行。
借助大鼠的大腦皮層組織切片，Polsky和Schiller可以定位單個錐體神經元，進行染色后用細胞外電極刺激靠近樹突分支的細胞。
通過1—2個刺激電極對樹突的不同位置（例如在相同的或不同的樹突分支上）施放電刺激，同時記錄細胞體上的電壓。研究人員接著比較了分別進行兩種刺激時和合并在一起時的細胞體的電壓反應。
“Schiller的方法最強有力的一點就是你可以看到你正在刺激哪個部位，這是因為在突觸被刺激的地方染料會微弱發光”，Mel說。Mel在USC對實驗設計和數據分析進行了遠程合作。
“你可以對細胞上的特殊空間位置進行刺激并且觀察到不同位置產生的差異。”Mel說。房地產界的關鍵用詞“位置決定一切”，在神經元細胞中也一樣。
研究資料顯示當兩個電極A和B刺激同一個樹突分支時出現了三種不同的情況：1.如果細胞對這兩種刺激（電極A和B）的總反應低于分支上的局部的電位閾值，這個總和呈線性疊加關系，即A+B。
2.如果兩種輸入合起來剛剛能超過局部閾值，它們的總和表現為超線性，即大于A+B。3.如果單個輸入已經能夠超過局部閾值，這個總和是次線性的，即小于A+B。
Mel解釋了這個方法的最后一點：“如果兩個人每個人都有一根火柴，一起點燃一把火，那么一旦第一根火柴點著火，再加入第二根火柴并不會使這把火兩倍的光和熱。第二個火柴不會起到什么作用。
”研究人員還發現不同樹突分支上的輸入總和總是表現出線性疊加關系，即如同點亮了兩把火。這些發現支持了一個2003年由Mel的實驗室進行的模型研究。
在這個模型中，他和研究生PanayiotaPoirazi推測出錐體神經元的這種行為過程。這是第一個對那些推測的實驗驗證。“因此，我們現在將神經元想成一個雙層模型”，Mel說。
“加工的第一層發生在單個的樹突分支中。每個分支獨立地添加所接受的信號，然后遵從它自己的局部閾值的非線性原則。在第二層的加工中，來源于所有不同分支的信號在細胞體上進行線性疊加，并幫助決定細胞的總的域值。
”雖然這些結果很有前途，但研究組明白這不是錐體神經元的最終結論。“勿庸置疑，這仍然是個簡單的模型”，Mel說。“但這種雙層模型顯然優于將神經元假設成簡單的進行線性加合的模型。那明顯與這些數據不符。
”據Mel所說，最終需要解決的另外一個難題是來自神經元的最遠端即apicaltuft的突觸信號可能會和細胞體近端的基部樹突的輸入信號以微妙的方式發生相互作用。
“我們現在希望知道我們是否需要將雙層模型擴展成三層模型”，Mel說。“可能基部和頂端樹突分別按照我們所說的規則運轉，但當它們發生相互作用時就會有另外一種非線性的反應發生。
Mel強調說，他們發現的這種錐體神經元的算術規則可能不能適用于大腦中的所有神經元。“還有另外一些具有不同形狀、輸入、形態和離子通道的神經元存在”，他說。
“根據我們所觀察到的神經元，這個問題可能有很多不同的答案。”盡管還有許多工作要做，但新的成像技術、逼真的模型和現代化的實驗操作正在使得這項了解大腦的復雜的神經元的任務在總體上變的簡單了許多。
最后，Mel說從單個神經元觀察到的知識對進一步從整體上了解大腦是至關重要的。“我們常將大腦看成是一部計算機”，他說。
“如果我們想知道這部計算機是如何工作的，我們就必須首先知道它的各個部件是如何工作的。”
什么是激活孩子大腦的最好方式？
很多新手媽媽在寶寶出生后都會特別在意寶寶頭圍大小。她們總覺得寶寶腦袋大就是聰明，頭圍越大越好。其實頭骨過大、也可能是腦部出現了問題的表現。
父母可以比較以下兒童頭圍參數表，對照下自己孩子的頭圍大小是否在正常范圍內。那么頭圍大的孩子真的比頭圍小的孩子聰明嗎，其實這是謠傳。
著名的腦科學家、心理學教授洪蘭說，在統計學上，腦袋大小和聰明的關系系數只有0.34，只有12%的IQ可以歸因到腦體積的大小。
舉個例子，我們普通人的腦重大約在1400g，愛因斯坦的腦重才1230g，大文豪屠格涅夫腦重為2012g。腦重差距如此大的二人卻都是這么優秀，這說明腦袋大小跟智商高低關系不大。
那究竟是什么造成了人與人之間的智商差距呢？腦科學家研究發現，這與后期大腦發育有關，腦科學家通過觀察發現，從出生以后大腦神經元連接就一直在發展。
直到二十歲才趨近于成熟，神經元連接的數量才趨于穩定，所以說大腦發育的程度與后天的經驗刺激有關！很多父母都早早地給孩子報了很多興趣班，希望孩子獲得多種技能。從塑造大腦的角度來說，是有一定道理的。
每一種新環境對孩子來說都能夠帶來不同的體驗，加速腦內神經元的建立。給孩子報興趣班是一種選擇，但不是最佳選擇。著名腦科學領域的專家洪蘭曾經說過：“激活大腦最好的方式，就是運動、閱讀和游戲”。
而這三種方法，也被稱之為激活大腦的“三把鑰匙”。
第一把鑰匙：運動研究發現，動作訓練能夠促進神經元的連接，經常運動和不經常運動的孩子相比，神經元網絡會更加豐富，所以愛運動的孩子大腦更聰明（所以四肢發達，頭腦簡單是誤區）。
如果稍微了解過腦科學，家長一定反對孩子體育課天天被語數外霸占。其實，每個人都需要多運動來保證各種激素的平衡，才不會生病。而且運動能使人分泌多巴胺、腎上腺素等激素。這些激素對人體至關重要。
多巴胺不足可能會引起多動；腎上腺素不足引會起注意力不集中。但同時家長也要注意：每個人的天分不同，要根據孩子的協調性，肌耐力等綜合考量，選擇符合孩子天賦的運動項目，別盲目跟風。
第二把鑰匙：閱讀說話是本能，而閱讀是后天習性。孩子有基本對話能力后，就應該有意識培養他的閱讀能力了。一般2歲為宜。洪蘭說，人一分鐘可以看字788個，可以說264個字，閱讀所獲得的信息量更多。
著名腦科學家洪蘭研究發現，閱讀能夠刺激大腦的各個區域，文字能夠幫助孩子發展所需發展的能力，而繪本中的圖畫還能提升孩子的審美，繪本給孩子感官的刺激豐富，更有助于大腦的發展。
父母請注意：針對幼兒選擇繪本時，建議選擇飽和度高的鮮艷的繪本，更有助于刺激各項感官，同時親子閱讀一定要挑選孩子感興趣的，適合孩子的。符合孩子天性的閱讀，才能事半功倍。
第三把鑰匙：游戲孩子在快樂的時候，他學習任何東西都比較容易。——斯賓塞（英）只要稍微對腦科學有所了解，父母一定不會反對孩子玩游戲。
在游戲中，大腦會產生一種可以促進神經分叉生長的物質，并且是大腦發育的營養物質。換句話說，孩子游戲中的想象力在不知不覺中使他的大腦變得更加強大！這一點哈佛大學的兒童發展研究中心也早有推論。
在哈佛大學的研究中認為，通過游戲能夠給孩子提供豐富的經驗刺激，建立更加牢固的單腦神經元連接，而這種連接對于孩子未來學習、行為、健康都有重要作用。
父母需要記住：親子互動游戲效果最好，同時選擇游戲的時候，要滿足這幾點，趣味性、適齡性、創造性和難易程度的遞進！
互聯網神經學主要內容是什么
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互聯網與神經學這兩個原本距離遙遠的領域，關系遠比想象的要深入和密切，過去10年建立的相關理論和實踐基礎，使得這兩個領域交叉可以產生出21世紀的新學科-互聯網神經學（Internetneurology）。
互聯網神經學的定義為：基于神經學的研究成果，將互聯網硬件結構，軟件系統，數據與信息，商業應用有機的整合起來，從而構建互聯網完整架構體系，并預測互聯網沿著神經學路徑可能產生的新功能和新架構；根據互聯網不斷產生和穩定下來的功能結構，提出研究設想，分析人類大腦產生意識，思想，智能，認知的生物學基礎；研究互聯網和人類大腦結構如何相互影響，相互塑造，相互結合，相互促進的雙巨系統交叉關系。
中文名互聯網神經學外文名Internetneurology一。革命技術引發科學突破每一次人類社會的重大技術變革都會導致新領域的科學革命，大航海時代使人類看到了生物的多樣性和孤立生態系統對生物的影響。
無論是達爾文還是華萊士都是跟隨遠航的船隊才發現了生物的進化現象。大工業革命使人類無論在力量的使用還是觀察能力都獲得的極大的提高。為此后100年開始的物理學大突破，奠定了技術基礎。
這些突破包括牛頓的萬有引力，愛因斯坦的相對論，和眾多科學家創建的量子力學大廈，這些突破都與”力“和”觀測“有關。互聯網革命對于人類的影響已經遠遠超過了大工業革命。
與工業革命增強人類的力量和視野不同，互聯網極大的增強了人類的智慧，豐富了人類的知識。而智慧和知識恰恰與大腦的關系最為密切.二。
互聯網與神經科學的7年研究歷史從2008年9月，劉鋒與科學院大學彭庚教授在科技論文在線發表論文“互聯網進化規律的發現與分析”開始，的7年時間里，共發表論文10篇，專著《互聯網進化論》一部對互聯網與神經學的關系進行深入探討。
從神經學的角度分析互聯網的成熟結構，將其抽象為一個與人類大腦高度相似的組織結構-互聯網虛擬大腦。尋找并定位互聯網的虛擬聽覺，視覺，感覺，運動神經系統，虛擬中樞神經系統等。
繪制出互聯網虛擬大腦結構圖，如圖1。
圖1互聯網虛擬大腦結構圖同時，我們也對應提出如果腦科學對互聯網的未來發展有重要的啟發作用，那么不斷發展的互聯網結構和功能會不會能夠作為解開大腦之謎的鑰匙，即人腦中在數萬年前就已經包含了今天和未來成熟的互聯網架構，通過神經生理學和神經心理學領域的研究實驗，在人類大腦中是否可以找到Google一樣的搜索引擎，Facebook一樣的SNS系統，IPv4一樣的地址編碼系統，思科一樣的路由系統。
2012年開始美國等國家的科研人員也開始注意到互聯網與腦科學的關系，2012年11月16日，加州大學圣迭戈分校DmitriKrioukov在《ScientificReport》發表的論文“NetworkCosmology”提出互聯網與腦神經網絡的發展與構造具有高度的相似性。
2015年2月4日來自巴塞爾大學的研究人員報道稱，發現大腦中的神經元像一個社會網絡一樣連接在一起。每個神經細胞都與許多其他的神經細胞相連接，但只有少數彼此非常相似的細胞之間會建立最強有力的聯系。
這些研究結果發布在2015年2月4日的《自然》(Nature)雜志上。三。
互聯網神經學的提出與研究方向互聯網與神經學這兩個原本距離遙遠的領域，關系遠比想象的要深入和密切，過去10年建立的相關理論和實踐基礎，使得這兩個領域交叉可以產生出21世紀的新學科-互聯網神經學（Internetneurology），互聯網進化論作者劉鋒這樣定義互聯網神經學（Internetneurology）：基于神經學的研究成果，將互聯網硬件結構，軟件系統，數據與信息，商業應用有機的整合起來，從而構建互聯網完整架構體系，并預測互聯網沿著神經學路徑可能產生的新功能和新架構；根據互聯網不斷產生和穩定下來的功能結構，提出研究設想，分析人類大腦產生意識，思想，智能，認知的生物學基礎；研究互聯網和人類大腦結構如何相互影響，相互塑造，相互結合，相互促進的雙巨系統交叉關系。
如果以腦科學和互聯網為橫坐標軸兩端，生理學和心理學作為縱坐標的上下兩段，互聯網神經學將由四部分組成：互聯網神經生理學，互聯網神經心理學，大腦互聯網生理學，大腦互聯網心理學，它們之間的交叉部分將形成第五個組成部分-互聯網認知科學，他們的關系如圖二所示。
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四，破解人類核心機密--互聯網神經學的5個組成部分互聯網神經生理學（Internetneurophysiology）重點研究基于神經學的互聯網基礎功能和架構，包括但不限于互聯網中樞神經系統，互聯網感覺神經系統，互聯網運動神經系統，互聯網自主神經系統，互聯網神經反射弧，基于深度學習等算法，運用互聯網大數據進行圖像，聲音，視頻識別等互聯網人工智能處理機制。
互聯網神經心理學（Internetneuropsychology.）重點研究互聯網在向成熟腦結構進化的過程中，產生的類似神經心理學的互聯網現象。
包括但不僅限于互聯網群體智慧的產生問題，互聯網的情緒問題，互聯網夢境的產生和特點，互聯網的智商問題等。
大腦互聯網生理學（BrainInternetphysiology）重點研究大腦中存在的類似于互聯網的功能結構，使得不斷發展的互聯網成為破解大腦生物學原理的參照系，包括但不僅限于大腦中的類搜索引擎機制，大腦中類互聯網路由機制，大腦中的類IPv4/IPv6機制，大腦神經元類社交網絡的交互機制，人類使用互聯網對大腦生理學結構的重塑影響等。
大腦互聯網心理學(BrainInternetpsychology)重點研究互聯網對人類大腦在心理學層面的影響和重塑，包括但不僅限于互聯網對使用者產生的網癮問題，互聯網對使用者智商影響問題，互聯網對使用者情緒和社交關系的影響問題等互聯網認知科學（TheInternetincognitivescience）可看做互聯網神經生理學，互聯網神經心理學，大腦互聯網生理學，大腦互聯網心理學的組合交叉，重點研究互聯網和大腦兩個巨系統相互影響，相互塑造，相互結合，互助進化，從而產生智慧，認知，情緒的深層次原理。
五建立在中國誕生的新學科：互聯網神經學是在過去10年的研究基礎上形成的新科學理論，目標是在生理學和心理學兩個層面，將互聯網和腦科學這兩個領域進行交叉對比，從而為建立完整的互聯網架構，預測互聯網未來發展趨勢，大腦架構和運行機理，以及智能，認知，情感的產生原理提供理論支持。
由于互聯網和腦科學都處在高速發展過程中，根據互聯網和腦科學出現的新進展，吸收其中的合理成分，使之成為互聯網神經學發展的第一個動力。
同時運用互聯網神經學理論對互聯網的未來進行預測，對大腦中的未知結構和運行機制提出研究設想。根據實驗結構對互聯網神經學理論進行優化和調整，使之成為理論發展的第二個動力。
大腦各神經元合成神經網然后是怎么合作思考的?而突觸越多也越聰明?
1，大腦各神經元合成神經網然后是依靠突觸這個結構把各個神經元聯系在一起，合作思考的。突觸是神經元之間在功能上發生聯系的部位，也是信息傳遞的最關鍵部位。
在光學顯微鏡下，可以看到一個神經元的軸突末梢經過多次分支，最后每一小支的末端膨大呈杯狀或球狀，叫做突觸小體，它們可以與多個神經元的細胞體或者樹突相接觸，形成突觸。
這種突觸是由突觸前膜、突觸間隙、突觸后膜三部分構成。
由于突觸的單向傳遞，中樞神經系統內沖動的傳遞就有一定的方向，即由傳入神經元傳向中間神經元，再由中間神經元傳向傳出神經元，從而使整個神經系統的活動能夠有規律地進行。
中樞神經系統中任何反射活動，都需經過突觸傳遞才能完成。2，突觸越多也越聰明這種說法是有一定道理的。
突觸越多，神經回路越多，人類的思維和想法就越多，思考的寬度就越大，解決問題的辦法也就越多，所以說，這種說法是被認可的。
學習不開竅的原因
作為父母最怕老師說啥話？我最怕老師說，這孩子挺聰明，就是學習不“開竅”！很多家長就期待著，孩子某天能突然收獲什么內功心法，打通“任督二脈”就開竅了！
這也不是天方夜譚，很多孩子在高一時候學習成績平平，到了高三突然如“開掛”一般，從中等生擠進前三名的例子比比皆是！為什么孩子不“開竅”？那想要孩子開竅，我們首先要了解，為啥孩子就是不開竅呢？
有以下2個原因，大腦神經網絡沒打通和認知構架沒建立起來兩種。一、大腦神經網絡沒打通腦科學家表明：一個人的智商是否高，與大腦皮層的神經元連接數量（網絡）有著直接關系。
神經元連接的數量與外界環境的刺激有關，刺激越多神經元連接越多，孩子的對大腦越聰明。有些孩子在成長中可能缺乏外界刺激，所以大腦給人感覺不靈活。
二、大腦認知框架沒建立起來孩子大腦不開竅，就是因為在不斷長大得這個過程中，沒有得到不斷提升認知的框架，大腦對于知識的儲備是零散的，很片面，就是不夠具象。
比如孩子一道題講了很多遍還是不理解，這說明孩子缺乏透過現象看本質的能力，這種能力的提升，需要通過重點量的積累來建立認知框架。那如何才能讓孩子開竅？
自我驅動力的覺醒是關鍵無論是外界刺激，還是認知構架的建立的基礎是覺醒自我驅動力，只有孩子主動去探索學習的方法、主動去了解知識，接受的刺激才越多，才能快速建立起認知構架。
自我驅動力是很多家長忽略的能力，小時候家長習慣給孩子選擇衣服、鞋子、學校甚至愛好，久而久之人生好像父母的，孩子的積極主動型越來越差，父母還覺得是為孩子好，其實是在幫倒忙。
想要激發孩子的自我驅動力，家長要了解馬洛斯需求理論，在這個理論中，曾經提到人類有5種需求：生理需求、安全需求、歸屬與愛的需求、尊重需求以及自我實現需求。
孩子自然也是如此，很多家長給了孩子生理、安全、歸屬的需求，卻忽視了尊重和自我實現的重要性。居里夫人曾說過：“路要靠自己去走，才能越走越寬”。家長要做的是把權利交給孩子！
父母不要什么事都要大包大攬，對于學習這件事孩子上了一天課，對于知識，哪沒聽懂，哪沒講透，心里都有一個大概的印象，父母在旁邊只能給予建議！
父母可以幫孩子拆解目標，這樣對于孩子來說更容易實現，這是給孩子建議，而不是幫孩子做主。來自信任的人的鼓勵除了給孩子權利，父母不要吝嗇鼓勵，來自信任的人的鼓勵，也是孩子開竅的另一大因素。
在教育領域有一個心理效應，叫做“羅森塔爾效應”。講述的是，有兩名心理學家，一個叫羅森塔爾，另一個叫雅各布森。
他倆去到了一所學校，這個學校孩子的成績都很低，于是就對一幫孩子進行智商測試，測試完，羅森塔爾列出一份最聰明孩子的單子（每個人都入選了），在不久以后，奇跡發現了，每個學生的成績都取得了顯著的進步，而且個個自信心爆棚，求知欲旺盛！
這個實驗表明：如果想要孩子大腦開竅，父母的鼓勵也非常重要，孩子聽見對父母的評價，才會繼續努力。所以家長們，從今天開始不要幫倒忙，干那些費力不討好的事兒，時刻記住人生是孩子自己的，你能給的只是建議。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的大脑神经网络是如何形成的,大脑自组织神经网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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