让我们来开发一种更类似人脑的神经网络吧（三）

有些时候，一些思路闪电般闪过脑际，一下子照亮混沌的天空，却怎么也抓不住。我需要博客这样的外存，来帮助我记下思绪的碎片，逐渐拼凑出闪电的样子，让它持续照亮我的脑海。

关于生物神经网络的模型，我一直都在构想，一直都不得要领，直到今天坐在易买得的门口等lp出来，翻看着《机器学习》，大脑不着边际得思考着。突然一种模式出现在脑中，它似乎能够解决之前想到的不少问题，但又一下子想不清楚。现在回到家我尝试用记录博客的方式整理一下我的思路。

1.首先应该有游离的神经元，存在于脑海中，等着被利用。

2.其次训练神经元应该也是一个神经元，也有输出，而且一直存在于脑中。而不像bp网络中那样，训练结束，导师信号就不存在了。

3.输入信号应该和导师神经元直接连接，其实导师神经元应该就是另外一个输入而已。

4.训练的目的不是为了解决问题（bp网络生来就被赋予了太重的任务），而是为了了解问题，理解和记忆外部世界。因此可能没有明确的输出神经元，只是经过训练后，输入神经元和脑中的某些游离的神经元建立了联系。

5.一次训练就应该直接建立起明确的联系，几乎等于把输入向量记录下来，应该是记录在权值中。

6.训练逻辑应该非常非常简单，就是：任意两个同时激活的神经元之间建立连接。