TensorFlow神经网络到深度学习
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3.1 生物神经元

神经元是具有长突触(轴突)的细胞,它由细胞体和细胞突起构成。早在1904年,生物学家就已经知道了神经元的组成结构。神经元通常由几个部分组成:细胞核、树突、轴突和轴突末梢。一个神经元通常具有多个树突,主要用来接收信息;而轴突只有一条,轴突尾端有许多轴突末梢,可以给其他神经元传递信息,如图3-1所示。

图3-1 神经元的组成

神经元的胞体在脑和脊髓的灰质及神经节内,其形态各异,常见的形态为星形、锥体形、梨形和圆球形等。胞体大小不一,胞体是神经元的代谢和营养中心。

胞体的结构与一般细胞相似,有细胞膜、细胞核和细胞质。

(1)细胞膜:胞体的胞膜和突起表面的膜是连续完整的细胞膜。除突触部位的胞膜有特异的结构外,大部分胞膜为单位膜结构。神经细胞膜的特点是一个敏感而易兴奋的膜,在膜上有各种受体和离子通道,二者各由不同的膜蛋白构成。形成突触部分的细胞膜增厚。

(2)细胞核:多位于神经细胞体中央,大而圆,异染色质少,多位于核膜内侧,常染色质多,散在细胞核的中部,故着色浅,核仁有l~2个,大而明显。细胞变性时,细胞核多移向周边而偏位。

(3)细胞质:位于细胞核的周围,又称核周体,其中含有发达的高尔基复合体、滑面内质网,丰富的线粒体、尼氏体及神经原纤维,还含有溶酶体、脂褐素等结构。具有分泌功能的神经元,胞质内还含有分泌颗粒,如位于下丘脑的一些神经元。

神经元具有的功能特性主要表现在:

(1)时空整合功能;

(3)兴奋与抑制状态;

(4)结构的可塑性;

(5)脉冲与电位信号的转换;

(6)突触延期和不应期;

(7)学习、遗忘和疲劳。

1943年,心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pits参考了生物神经元的结构,发明了数学上神经元的原型,这个原理的结构很简单,其中包含一个计算单元,它可以接收多个输入,输入的数据在经过处理之后产生一个输出,如图3-2所示。

图3-2 神经网络基本计算结构

这个结构看起来确实非常简单,大家可能会想这么简单的一个结构能做什么呢?是的,这么简单的结构确实做不了什么有用的事。但是,就像大脑一样,当亿万个这样简单的结构组合到一起的时候,却能做非常复杂的事了。如今,深度神经网络在各个领域大放异彩,最基本的原理就是这样一个简单的结构。