在 DNA 计算框架下使用 DNA 执行人工计算任务 [1]。因此，许多作者 [19, 27, 30, 11, 8] 探索了使用 DNA 作为人工神经网络基础的可能性。在本章中，我将介绍基于 DNA 的神经网络这一主题，特别是参考文献 [5] 中提出的方法。介绍将处于相对基础的水平，不要求读者具备生物化学方面的先验知识（因此针对的是来自物理学或计算机科学且对此类方法感兴趣的听众）。在简要概述 DNA 的生物学（第 2 节）和 DNA 计算（第 3 节）之后，我将介绍 DNA 神经网络的基本组成部分，即赢家通吃网络（第 4 节）和 DNA 门（第 5 节）。然后，我将介绍两种基于 DNA 的人工智能方法，即使用 DNA 的赢家通吃网络（第 6 节）和 DNA 储存器计算（第 7 节）。最后，我讨论了这种方法的一些优点和缺点（第 8 节）。第 9 节将进行总结。在我的演讲中，将遵循参考文献 [3]（第 2 节）、[20]（第 3 节）、[26]（第 5 节）、[5]（第 4 和 6 节）和 [12]（第 7 节）。