什么是神经网络？

01仿照人脑神经元！

很多人听说过CNN、RNN和GNN神经网络。这三个有什么联系呢？

为了解答这个问题，那先来聊聊什么是神经网络吧！！！

既然我们的目标是打造人工智能，拥有智慧的大脑，无疑是最好的模仿对象。人脑中有约860亿个神经元，这被认为我们能思考的原因。每个神经元有一个细胞体和许多突触组成，能出来信号，并将它传递到该去的地方。仿照人脑神经元结构和原理，人们构建的神经网络，一个由节点连接而成的网。

  02什么是神经网络？

在神经网络中，将这些节点同样称呼为神经元，不过它是一个抽象的概念，大部分时间都被用来存储数字，神经突触则被称为由权重的连接，决定了数字如何改变以及如何传递给神经元和哪些神经元。

03神经网络是如何工作的呢？

以识别物体为例，人类的视觉存在一定的模式，我们能看到一个苹果并且能够认识它，是因为我们的眼睛视网膜接收到了光纤，并将它转化成了电信号，然后由神经元从中找出颜色、形状、方向、边缘、材质等相关的信息，最红大脑对信息进行处理分析，给出了苹果的答案。

神经网络也是如此。它被构建为层层堆叠的样子，其中输入层就像人类眼睛上的视网膜，将图像转化为神经网络能够理解的内容，例如：将图像转换为每个像素的灰度。隐含层中每一层会去努力的辨别图像的特征，经过一系列计算，最后输出层会给我们答案。

改造网络中的组成，就会产生不同的神经网络；

图神经网络GNN：将输入的内容从图片语音转换成图，就是图神经网络；

胶囊神经网络CapsNe：将网络中的神经元换成打包的神经元就是胶囊神经网络；

卷积神经网络CNN：将卷积进行图像的处理就是卷积神经网络。