神經網絡模拟英文解釋翻譯、神經網絡模拟的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 simulation of neural network

分詞翻譯：

神經網絡的英語翻譯：

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

模拟的英語翻譯：

imitate; simulate; simulation
【計】 A; analog; analogy; breadboarding; imitator; modeling; simulation
【化】 simulation
【醫】 mimesis; mimicry; mimosis
【經】 simulation

專業解析

神經網絡模拟（Neural Network Simulation）指利用計算機軟件或硬件系統，模仿生物神經網絡結構與功能的信息處理過程。其核心是通過數學模型構建人工神經元及其連接，模拟大腦的學習、識别和決策機制。以下從漢英對照與技術内涵兩方面解析：

一、漢英術語解析

神經網絡（Neural Network）
對應英文 "Neural Network"，指由大量互連處理單元（神經元）組成的計算模型，靈感源于生物神經系統。

示例：深度學習模型本質是多層神經網絡（Deep learning models are essentially multi-layer neural networks）。
模拟（Simulation）
對應英文 "Simulation"，指通過算法複現真實系統的行為。在計算機科學中，特指用程式仿效物理或生物過程。

示例：計算機模拟神經元放電（Computer simulation of neuronal firing）。
複合術語：神經網絡模拟
即 "Neural Network Simulation"，涵蓋兩類實踐：
- 結構模拟：構建類腦神經元連接架構（如卷積神經網絡模仿視覺皮層）；
- 功能模拟：實現學習、模式識别等認知能力（如BP算法模拟突觸權重調整）。

二、技術實質與應用

核心組件
- 人工神經元：數學函數 $y = f(sum w_i x_i + b)$，模拟生物神經元激活；
- 網絡拓撲：分層結構（輸入層、隱藏層、輸出層）實現信息分層處理。
學習機制
通過反向傳播（Backpropagation）優化權重，最小化損失函數 $L(theta)$，模拟生物學習的適應性調整。
典型應用
- 醫療影像分析：模拟視覺通路識别腫瘤（如ResNet模型）；
- 自然語言處理：Transformer網絡模拟語義聯想生成文本。

權威參考來源

概念定義
Mitchell, T.M. (1997) Machine Learning. McGraw-Hill. (神經網絡基礎理論)

算法原理
LeCun, Y. et al. (2015) Nature: Deep Learning (反向傳播與卷積網絡)

生物類比
Gerstner, W. (2014) Neuronal Dynamics. Cambridge UP. (神經元數學模型)

注：因搜索結果未提供直接引用鍊接，以上文獻來源為學術界公認權威著作，可通過DOI或ISBN檢索原文。實際應用中需結合具體場景選擇模型架構與訓練方法。

網絡擴展解釋

神經網絡模拟是指通過計算機程式或數學模型，模仿生物神經系統的結構和功能，構建人工神經網絡（Artificial Neural Network, ANN）的過程。其核心目标是讓機器具備類似人腦的學習、推理和適應能力。以下是關鍵要點解析：

1. 基本組成

神經元（節點）：模拟生物神經元，接收輸入信號并計算輸出。每個神經元對輸入進行加權求和，再通過激活函數（如Sigmoid、ReLU）處理。
層次結構：通常包含輸入層（接收數據）、隱藏層（特征提取）和輸出層（結果生成）。
權重與偏置：連接不同神經元的參數，通過訓練調整以優化模型性能。

2. 工作原理

前向傳播：數據從輸入層逐層傳遞，經加權計算和激活函數處理後得到輸出。
反向傳播：根據輸出誤差（如均方誤差）反向調整權重，使用梯度下降等優化算法最小化誤差。
訓練過程：依賴大量标注數據，通過疊代更新參數，使模型逐漸適應任務需求。

3. 應用領域

圖像識别：如人臉檢測、醫學影像分析。
自然語言處理：機器翻譯、情感分析。
自動駕駛：環境感知與決策控制。
金融預測：股票趨勢分析、風險評估。

4. 特點與挑戰

優勢：擅長處理非線性問題，能自動提取特征，適應複雜模式。
挑戰：依賴大量數據與算力，存在過拟合風險，模型可解釋性較低。

若需進一步了解具體算法（如CNN、RNN）或數學細節（如損失函數公式），可提供補充說明。