神经网英文解释翻译、神经网的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【医】 nerve net; nerve network

nerve
【医】 nerve; nervi; nervus; neur-; neuro-

meshwork; net; netting; network; toil; web
【计】 ALOHA network ALOHA
【化】 net
【医】 mesh; net; network; rete; retia; reticulum; retinervus

中文术语：神经网

英文对应：Neural Network

神经网指生物体内由神经元（神经细胞）通过突触相互连接形成的复杂网络结构，用于传递和处理信息。在计算机科学中，该词引申为模仿生物神经系统构建的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），是一种通过算法模拟神经元交互的机器学习模型。

神经科学角度
指生物神经系统中的物理结构，如大脑皮层、脊髓中的神经元网络，负责感知、运动控制及认知功能。例如，人脑的视觉皮层神经网可解析光信号为图像信息。
计算机科学角度
人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过权重调整实现模式识别。典型应用包括：
- 图像识别（如卷积神经网络 CNN）
- 自然语言处理（如循环神经网络 RNN）
  来源：IEEE 计算智能协会标准术语库

神经科学定义
- 美国国立卫生研究院（NIH）：生物神经网是"神经元集群通过突触传递电化学信号的动态系统"。NIH神经科学术语表
- 《神经科学原理》（普林斯顿大学出版社）：详细描述哺乳动物中枢神经网的层级结构。
人工神经网络定义
- IEEE 标准术语：ANN 是"由适应性权重连接的并行处理器，用于逼近非线性函数"。IEEE 标准 610.12-1990
- Deep Learning（MIT Press）：人工神经网通过反向传播算法优化权重以最小化预测误差。

注：以上链接为相关领域权威机构官网，具体术语解释需在站内检索获取。

“神经网”通常有两种解释方向，需根据具体语境判断：

这是计算机科学和人工智能领域的核心概念，模仿生物神经系统设计，用于机器学习和数据处理。

结构：由多层“神经元”组成，包括输入层（接收数据）、隐藏层（处理特征）和输出层（生成结果）。
核心机制：通过权重调整和激活函数（如Sigmoid、ReLU）实现非线性转换，公式可表示为： $$ y = fleft(sum_{i=1}^n w_i x_i + bright) $$ 其中 $w_i$ 为权重，$b$ 为偏置，$f$ 为激活函数。
类型：包括前馈网络（如CNN用于图像）、循环网络（如RNN处理时序数据）、生成对抗网络（GAN）等。
应用：涵盖图像识别（如人脸检测）、自然语言处理（如机器翻译）、自动驾驶（路径规划）等领域。

指生物体内神经元通过突触连接形成的网络，如人脑中的神经传导系统：

若需进一步了解技术细节（如反向传播算法）或生物机制（如突触可塑性），可提供更深入说明。