神经网络模拟英文解释翻译、神经网络模拟的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 simulation of neural network

分词翻译：

神经网络的英语翻译：

【计】 nerve net; neural net
【化】 neural network

模拟的英语翻译：

imitate; simulate; simulation
【计】 A; analog; analogy; breadboarding; imitator; modeling; simulation
【化】 simulation
【医】 mimesis; mimicry; mimosis
【经】 simulation

专业解析

神经网络模拟（Neural Network Simulation）指利用计算机软件或硬件系统，模仿生物神经网络结构与功能的信息处理过程。其核心是通过数学模型构建人工神经元及其连接，模拟大脑的学习、识别和决策机制。以下从汉英对照与技术内涵两方面解析：

一、汉英术语解析

神经网络（Neural Network）
对应英文 "Neural Network"，指由大量互连处理单元（神经元）组成的计算模型，灵感源于生物神经系统。

示例：深度学习模型本质是多层神经网络（Deep learning models are essentially multi-layer neural networks）。
模拟（Simulation）
对应英文 "Simulation"，指通过算法复现真实系统的行为。在计算机科学中，特指用程序仿效物理或生物过程。

示例：计算机模拟神经元放电（Computer simulation of neuronal firing）。
复合术语：神经网络模拟
即 "Neural Network Simulation"，涵盖两类实践：
- 结构模拟：构建类脑神经元连接架构（如卷积神经网络模仿视觉皮层）；
- 功能模拟：实现学习、模式识别等认知能力（如BP算法模拟突触权重调整）。

二、技术实质与应用

核心组件
- 人工神经元：数学函数 $y = f(sum w_i x_i + b)$，模拟生物神经元激活；
- 网络拓扑：分层结构（输入层、隐藏层、输出层）实现信息分层处理。
学习机制
通过反向传播（Backpropagation）优化权重，最小化损失函数 $L(theta)$，模拟生物学习的适应性调整。
典型应用
- 医疗影像分析：模拟视觉通路识别肿瘤（如ResNet模型）；
- 自然语言处理：Transformer网络模拟语义联想生成文本。

权威参考来源

概念定义
Mitchell, T.M. (1997) Machine Learning. McGraw-Hill. (神经网络基础理论)

算法原理
LeCun, Y. et al. (2015) Nature: Deep Learning (反向传播与卷积网络)

生物类比
Gerstner, W. (2014) Neuronal Dynamics. Cambridge UP. (神经元数学模型)

注：因搜索结果未提供直接引用链接，以上文献来源为学术界公认权威著作，可通过DOI或ISBN检索原文。实际应用中需结合具体场景选择模型架构与训练方法。

网络扩展解释

神经网络模拟是指通过计算机程序或数学模型，模仿生物神经系统的结构和功能，构建人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的过程。其核心目标是让机器具备类似人脑的学习、推理和适应能力。以下是关键要点解析：

1. 基本组成

神经元（节点）：模拟生物神经元，接收输入信号并计算输出。每个神经元对输入进行加权求和，再通过激活函数（如Sigmoid、ReLU）处理。
层次结构：通常包含输入层（接收数据）、隐藏层（特征提取）和输出层（结果生成）。
权重与偏置：连接不同神经元的参数，通过训练调整以优化模型性能。

2. 工作原理

前向传播：数据从输入层逐层传递，经加权计算和激活函数处理后得到输出。
反向传播：根据输出误差（如均方误差）反向调整权重，使用梯度下降等优化算法最小化误差。
训练过程：依赖大量标注数据，通过迭代更新参数，使模型逐渐适应任务需求。

3. 应用领域

图像识别：如人脸检测、医学影像分析。
自然语言处理：机器翻译、情感分析。
自动驾驶：环境感知与决策控制。
金融预测：股票趋势分析、风险评估。

4. 特点与挑战

优势：擅长处理非线性问题，能自动提取特征，适应复杂模式。
挑战：依赖大量数据与算力，存在过拟合风险，模型可解释性较低。

若需进一步了解具体算法（如CNN、RNN）或数学细节（如损失函数公式），可提供补充说明。