人間の脳のモデル化に使用できるニューラルネットワークには、いくつかの異なるタイプがあります。これらには、パーセプトロン、フィードフォワードニューラルネットワーク、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、および放射状基底関数ネットワークが含まれます。ニューラルネットワークは、特定の状況下で活性化する人体内の生物学的ニューロンに触発され、それに応じて身体によって実行される関連作用が発生します。ただし、人工ニューラルネットワークと生物学的ニューラルネットワークにはいくつかの重要な違いがあります。人工ニューラルネットは、インプットのサンプルで駆動される相互接続された人工ニューロンのさまざまな層で構成されていますが、生物学的ニューロンには、より複雑な構造と人間の脳をモデル化した命名法があります。さらに、人工ニューラルネットワークはトレーニング中にのみ学習しますが、生物学的ニューロンは記憶からの情報を思い出すことができます。さらに、生物学的ニューロンネットワークはトポロジーのために断層耐性であり、人工ニューラルネットワークにはこれらの機能がありませんが、ある程度回復して回復することができます。
There are several different types of neural networks that can be used to model a human brain. These include perceptron, feed forward neural network, multilayer perceptron, convolutional neural network, and radial basis function networks. Neural networks are inspired by the biological neurons within the human body which activate under certain circumstances resulting in a related action performed by the body in response. However, there are some important differences between artificial and biological neural networks. Artificial neural nets consist of various layers of interconnected artificial neurons powered by example inputs, while biological neurons have more complex structures and nomenclature modeled after the human brain. Additionally, artificial neural networks only learn during training while biological neurons can recall information from memory. Furthermore, biological neuron networks are fault-tolerant due to their topology and can recover and heal to an extent, while artificial neural networks do not have these capabilities.