书名：代码本色：用编程模拟自然系统
作者：Daniel Shiffman
译者：周晗彬
ISBN：978-7-115-36947-5
总目录

第10章　神经网络

1、目录

• 10.1　人工神经网络：导论和应用
• 10.2　感知器
• 10.3　用感知器进行简单的模式识别
• 10.4　实现感知器
• 10.5　转向感知器
• 10.6　还记得这是个“网络”吗
• 10.7　神经网络图
• 10.8　实现前馈动画

2、神经网络

• 本书从无生命物体的运动开始，之后再给这些物体加上主观意愿及自治功能，让它们具有按照系统规则执行行为的能力。最后，我们还把物体放到种群中，让它们参与进化。
• 本章主要围绕以下问题展开：物体的决策过程是怎样的；它如何在学习中调整自己的选择；一个计算实体能否处理它的环境，然后做出决策？

3、人类的大脑

• 人类的大脑可以描述为生物神经网络——一个由相互连接的神经元构成的网络，能以复杂的方式传导电信号。
  在生物神经网络中，神经元通过树突接收输入信号，基于这些输入信息，再通过轴突产生一个输出信号。
  人类大脑的工作方式非常复杂

  
  

4、内容

• 就像本书一直贯彻的理念，开发神经网络的动画系统并不一定要有准确和严谨的科学原理。我们只需要从大脑功能中获取简单的灵感。
• 本章首先从概念上概述神经网络功能特性，然后会创建一个很简单的示例程序（由单个神经元构成的神经网络），并且会讨论实现brain对象的策略；这个对象可以用在之前的Vehicle类中，为小车的转向行为做出决策。
• 最后，本章会带你学习神经网络的动画和可视化技术。