深入探讨生物神经网络的机理与应用

人类大脑是人体最复杂的器官，由神经元、神经胶质细胞、神经干细胞和血管组成。其中，神经元也叫神经细胞，是携带和传输信息的细胞，是人脑神经系统中最基本的单元。人脑神经系统是一个非常复杂的组织，包含近860亿个神经元[5]，每个神经元有上千个突触和其他神经元相连接。这些神经元和它们之间的连接形成巨大的复杂网络，其中神经连接的总长度可达数千千米。人造的任何复杂网络，如全球的计算机网络，和大脑神经网络相比都要“简单”得多[6]。

典型的生物神经元结构如图7－5所示，由以下部分组成:①细胞体:由细胞核、细胞质和细胞膜等组成；②树突:胞体上短而多分枝的突起相当于神经元的输入端，接收传入的神经冲动；③轴突:胞体上最长枝的突起也称为神经纤维，端部有很多神经末梢传出神经冲动，相当于神经元的输出端；④突触:神经元间的连接接口，每个神经元有1万～10万个突触，神经元通过其轴突的神经末梢经突触与另一神经元的树突连接实现信息的传递。由于突触的信息传递特性是可变的，形成了神经元之间连接的柔性，称为结构的可塑性。

(www.xing528.com)

图7－5　生物神经元结构

我们知道，一个人的智力不完全由遗传决定，大部分来自生活经验，也就是说人脑神经网络是一个具有学习能力的系统。那么人脑神经网络是如何学习的呢?在人脑神经网络中，每个神经元本身并不重要，重要的是神经元如何组成连接。不同神经元之间的突触有强有弱，其强度是可以通过学习(训练)不断改变的，具有一定的可塑性。神经元不同的连接形成了不同的记忆印痕。1949年，加拿大神经心理学家Donald Hebb在“The Organization of Behavior”[7]一书中提出突触可塑性的基本原理；“当神经元A的一个轴突和神经元B很近，足以对它产生影响，并且持续地、重复地参与了对神经元B的兴奋刺激，那么这两个神经元或其中之一会发生某种生长过程或新陈代谢变化，以至于神经元A作为能使神经元B兴奋的细胞之一，它的效能加强了。”这个机制称为赫布理论或赫布法则。如果两个神经元总是相关联地受到刺激，它们之间的突触强度将增加，这样的学习方法称为赫布型学习。赫布认为人脑有两种记忆:长期记忆和短期记忆。短期记忆持续时间不超过1min，而如果一个经验重复足够多的次数，此经验就可以储存在长期记忆中。短期记忆转化为长期记忆的过程称为凝固作用，人脑中的海马区为大脑结构中凝固作用的核心区域。