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本文解释了数学建模在神经网络中的应用,重点介绍了人工神经网络或 ANN 和生物神经系统。它介绍了定义模型类型的对象——神经网络架构、神经元行为的数学模型——以及用于训练的学习算法。本文整合了围绕提高神经网络可用性的进展和问题,使人工模型及其生物对应物更具生物现实性。它进一步讨论了新方法,包括神经形态计算、混合模型和人工智能的伦理问题。作者在文章中使用特定案例和计算的例子,展示了实际应用和进一步研究的例子,以解决理论与实践之间的差距。本文得出的结论强调了在神经网络的开发和应用过程中需要多个领域和方法的协作和整合。

神经网络的数学建模

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