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苏州专业高端网站建设公司,网站开发要多久,都匀市城乡建设局网站,免费网站建设公司推荐神经网络与行为进化的奥秘 神经网络的容错性与进化特性 网络模型在容错性方面与神经系统相似，无论是面对损伤本身，还是通过学习来补偿损伤的能力。以计算机程序为例，一个小故障，如 1 位的改变或意外输入，就可能使其完全失效。而网络通常可以通过平滑的变化进行进化，不过…神经网络与行为进化的奥秘神经网络的容错性与进化特性网络模型在容错性方面与神经系统相似，无论是面对损伤本身，还是通过学习来补偿损伤的能力。以计算机程序为例，一个小故障，如 1 位的改变或意外输入，就可能使其完全失效。而网络通常可以通过平滑的变化进行进化，不过这种进化能力也可能存在一定的限制。应对新情况的能力正确应对新刺激对动物的生存至关重要。新情况包括与以往经历相似的刺激和截然不同的刺激。大多数神经网络模型能够自发地进行泛化，在新情况下尝试类似熟悉情况下的合适反应。这种能力在非常简单的网络中就已存在，源于记忆和输入处理的分布式特性。此外，动物还进化出了应对新情况的通用方法，如探索行为和回避行为。但神经系统究竟如何检测和处理新情况，目前还没有令人满意的解释。行为进化的物质基础神经系统的进化研究行为进化，了解基因突变或基因新组合能对行为机制产生何种改变十分重要。基因并不直接编码行为，而是控制神经系统（包括感受器和效应器）的个体发生，进而控制行为。神经系统的进化体现在多个方面：-结构和数量变化：基于高度保守的胚胎发育分子机制，神经系统通过其部分的数量和结构变化而进化，如复制和后续分化。-连接模式变化：各部分之间的连接模式也会发生进化，如轴突从一部分“侵入”另一部分或连接的丢失。-神经元变化：神经元的大小和数量会改变，神经回路的精细细节也会进化。-生理特性变化：神经细胞通过生理变化进化，如离子