让我们来开发一种更类似人脑的神经网络吧（二）

接下来我们分析一下生物神经元网络所需要的特性：

1.算法简单，要非常简单。至少不会牵涉到多个神经元的相互作用。而应该是一对一的关系。

2.网络结构动态变化，所谓的隐藏层神经元的数量可以任意增加。

3.强力的记忆能力，一两次的训练就能把训练输入记录下来。有“第一印象”现象，也就是训练系数不断减小的现象。

4.有神经反射功能。就是长期共同激活的神经元互相会联系在一起。初步假设其结果是a的输出连到b的输入，b的输出连到a的输入。

还有其他特征继续补充中。想到了就记下来。

下面一节记录一些想到的思绪。