大脑神经网络（生物神经网络）与机器神经网络（人工神经网络，ANN）虽然名称相似，但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。以下是两者的主要区别：

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1. 基础结构与组成

• 大脑神经网络：

  • 由 生物神经元（约860亿个）通过突触连接形成动态网络。

  • 神经元通过电化学信号（动作电位）和神经递质传递信息。

  • 具有高度的 可塑性（突触可增强或削弱），支持终身学习和适应。

  • 网络结构复杂，包含分层（如大脑皮层）和并行处理机制。

• 机器神经网络：

  • 由 人工神经元（数学节点）通过权重连接构成层级结构（输入层、隐藏层、输出层）。

  • 信息传递是纯数学运算（如矩阵乘法、激活函数）。

  • 结构由人工设计（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN），灵活性依