一、卷积神经网络的构成？

卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。

卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为平移不变人工神经网络。

卷积神经网络的构成是仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习。

其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。

二、神经元构成？

神经元有两个主要组成部分，是神经元的胞体，胞体是神经元的主体，由细胞膜、细胞质和细胞核三个部分构成，主要用来储存营养物质、整合以及发放神经冲动。

神经元的周边有突起，是它的第两个组成部分，突起分为树突和轴突。

树突比较短，用来接收其它神经元发放的冲动，轴突一般较长，呈细丝状向外延伸，有的还包括有髓鞘，其主要功能用来运输营养物质，以及传导神经冲动，有髓纤维的髓鞘是传导的主体，其上有郎飞氏结，神经冲动经过郎飞氏结呈跳跃性传导，所以传播速度非常快。

三、人工神经网络基本构成有哪些，具有什么特征？

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。

人工神经网络具有四个基本特征：

（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。

（2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子

（3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

（4）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。

四、人工神经网络基本构成有哪些，有什么特征？

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。四个基本特征是非线性，非局限性，非常定性 ，非凸性。

五、神经组织由什么构成？

枢神经系统和周围神经系统构成

1.中枢神经系统：中枢神经系统由脑和脊髓组成。脑发出的指令通过神经元迅速传递到身体其他部位，如命令我们手臂肌肉收缩，我们就会有伸出手、拥抱朋友等动作，并将身体其他接收的信息传递给大脑，如碰到烫的东西应将手挪开。

2.周围神经系统：周围神经系统由脑神经和脊神经组成。周围神经元将各种感觉传回中枢神经系统。大脑将这些信息搜集整理后，再进行分析。

例如，我们在啜饮冰镇饮料时，大脑就接收了很多独立的感觉信号：饮料的温度、饮料和冰的质地、杯子的形状和触摸的感觉，甚至是杯子上凝聚的水珠等。我们的丘脑将所有感觉信号综合后，我们的大脑就呈现出喝冰镇饮料的感觉。

六、神经纤维的构成？

神经纤维主要由神经元的轴突或树突、髓鞘和神经膜组成。其中神经元是组成神经系统的基本结构和功能单位，也称神经细胞。

七、人工神经网络基本构成有哪些？具体有什么特征？

人工神经网络由输入层、隐藏层、输出层以及它们之间的连接权重和偏置值组成。

输入层负责接收外部输入数据，隐藏层对输入数据进行加工处理，输出层输出最终结果。神经元之间的连接权重和偏置值决定了神经元之间信息的传递和处理方式。

人工神经网络具有自适应性、并行性和容错性等特征，能够模拟人脑神经元之间的信息传递和处理过程，从而实现复杂的模式识别和学习能力。

八、神经组织是由什么构成？

神经系统的组成包括中枢神经系统和周围神经系统。

1.中枢神经系统：中枢神经系统由脑和脊髓组成。脑发出的指令通过神经元迅速传递到身体其他部位，如命令我们手臂肌肉收缩，我们就会有伸出手、拥抱朋友等动作，并将身体其他接收的信息传递给大脑，如碰到烫的东西应将手挪开。

2.周围神经系统：周围神经系统由脑神经和脊神经组成。周围神经元将各种感觉传回中枢神经系统。大脑将这些信息搜集整理后，再进行分析。

例如，我们在啜饮冰镇饮料时，大脑就接收了很多独立的感觉信号：饮料的温度、饮料和冰的质地、杯子的形状和触摸的感觉，甚至是杯子上凝聚的水珠等。我们的丘脑将所有感觉信号综合后，我们的大脑就呈现出喝冰镇饮料的感觉。

九、卷积神经网络和循环神经网络区别？

简单来说，卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别就在循环层上：卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。

举个例子，进行手写数字识别的时候，我们并不在意前一个决策结果是什么，需要用卷积神经网络；而自然语言生成时，上一个词很大程度影响了下一个词，需要用循环神经网络。

十、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系？

前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入，并输出到后面一层，自身之间、与其它层之间都没有联系，由于数据是一层层向前传播的，因此称为前馈网络。

BP网络是最常见的一种前馈网络，BP体现在运作机制上，数据输入后，一层层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残差，然后把残差向后一层层传播。

卷积神经网络是根据人的视觉特性，认为视觉都是从局部到全局认知的，因此不全部采用全连接（一般只有1-2个全连接层，甚至最近的研究建议取消CNN的全连接层），而是采用一个滑动窗口只处理一个局部，这种操作像一个滤波器，这个操作称为卷积操作（不是信号处理那个卷积操作，当然卷积也可以），这种网络就称为卷积神经网络。

目前流行的大部分网络就是前馈网络和递归网络，这两种网络一般都是BP网络；深度网络一般采用卷积操作，因此也属于卷积神经网络。在出现深度学习之前的那些网络，基本都是全连接的，则不属于卷积网络的范围，但大部分是前馈网络和BP网络。