麦卡洛克—皮茨细胞英文解释翻译、麦卡洛克—皮茨细胞的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 McCulloch-Pitts cell

分词翻译：

麦的英语翻译：

wheat

卡的英语翻译：

block; calorie; checkpost; clip; get stuck; wedge
【化】 calorie
【医】 c.; cal.; calorie; calory; chi; small calorie

克的英语翻译：

gram; gramme; overcome; restrain
【医】 G.; Gm.; gram; gramme

皮的英语翻译：

hull; husk; leather; naughty; peel; skin; surface; tegument
【医】 commune integumentum; Cort.; cortex; cortices; cutis; derm; derma-
dermat-; dermato-; dermo; integument; integumentum; skin

细胞的英语翻译：

cell; matrix
【化】 cell
【医】 bioplast; cell; cella; cello-; cellula; cellulae; cellule; corpuscle
corpuscula; corpusculum; cyto-; kyto-; protoplast

专业解析

麦卡洛克—皮茨细胞（McCulloch-Pitts Cell）是1943年由神经生理学家沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和数学家沃尔特·皮茨（Walter Pitts）提出的数学模型，被视为人工神经网络和计算神经科学的奠基性概念。该模型通过数学抽象模拟生物神经元的基本特性，首次将神经活动描述为逻辑运算过程。

核心定义与机制

二元阈值单元
麦卡洛克—皮茨细胞将神经元简化为一个二元决策单元：当输入信号加权总和超过预设阈值时，输出为1（激活）；否则输出为0（静息）。数学表达为： $$ y = begin{cases} 1 & text{若 } sum_{i=1}^n w_i x_i geq theta 0 & text{其他情况} end{cases} $$ 其中，$w_i$为权重，$x_i$为输入，$theta$为阈值。
逻辑门模拟
该模型通过调整权重和阈值，可构建AND、OR、NOT等逻辑门电路，证明神经系统具有通用计算能力。这一发现为后期感知机（Perceptron）和深度学习奠定了基础。

历史意义与局限性

麦卡洛克—皮茨细胞首次将神经科学问题转化为形式化数学问题，启发了人工智能领域的符号主义学派。但其局限性在于仅支持离散时间运算，且缺乏学习机制，无法适应动态环境（参考来源：Russell & Norvig《人工智能：现代方法》第四版）。

现代关联

当代神经网络中的激活函数（如阶跃函数）直接继承自该模型。2016年《自然》杂志回顾性研究指出，麦卡洛克—皮茨框架仍是理解神经编码与信息处理的理论基准（参考来源：Nature Neuroscience专题综述）。

网络扩展解释

麦卡洛克—皮茨细胞（McCulloch-Pitts cell）是1943年由神经生理学家沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和数学家沃尔特·皮茨（Walter Pitts）提出的一个数学模型，用于模拟生物神经元的工作原理。以下是其核心含义与意义：

基本定义
它是一个简化的神经元数学模型，基于二进制逻辑运算（如AND、OR、NOT）描述神经元如何通过输入信号的加权和与阈值比较来触发输出。例如：当输入信号总和超过设定阈值时，输出“1”（激活），否则输出“0”（未激活）。
科学背景
该模型的提出首次将神经科学和数学逻辑结合，揭示了神经元网络可实现逻辑运算的可能性，为后来的人工智能和计算机科学提供了理论基础。其研究被认为是“人工智能领域的第一项工作”。
历史影响
- 推动了早期神经网络研究，成为现代深度学习的雏形。
- 启发了计算机逻辑电路设计，尤其是二进制计算原理的实践应用。
- 提出“心智机械理论”，主张通过数学模型解释大脑功能。
局限性
模型过于简化，未考虑神经元的动态特性（如时间延迟、非线性反馈），且当时缺乏实际计算设备验证，更多停留在理论层面。
相关术语
英文对应词为“McCulloch-Pitts cell”或“M-P neuron”。在中文文献中，也常称为“麦卡洛克-皮茨神经元模型”。

该模型虽未直接应用于现代技术，但为后续的感知机（Perceptron）和神经网络发展奠定了基础，成为计算神经科学和人工智能史上的里程碑。