神经网络

简而言之，神经网络是一个由相互连接的节点或神经元组成的网络，它可以处理数据并通过调整节点之间连接的强度来从中学习。

人类大脑的计算基本原理涉及到神经元的基本工作方式、神经网络的结构和连接模式、信息传递的方式、学习和记忆的机制等多个层面的复杂互动，这些原理的深入理解不仅有助于神经科学的发展，还为人工智能领域的发展提供了重要的启示和指导。

大脑由大量的神经元组成，它们以复杂的方式连接成神经网络，神经网络的结构和连接模式决定了信息处理的方式，例如感知、运动控制、记忆形成等。

模型、数据和算力是探索人类大脑计算基本原理的必要因素，但它们并不是唯一的因素，这三者在神经科学和人工智能研究中扮演了关键角色：模型是研究大脑计算原理的抽象和理论表达，在神经科学中，研究者通过构建数学模型来描述神经元的工作原理、神经网络的结构和功能等，在AI中，模型指的是机器学习模型或神经网络结构，用来模拟大脑的某些特定功能或处理方式。

虽然确实可以说机器幻觉是由多个内层神经网络的线性函数和激活函数的复杂组合所产生，但具体来说，这种现象通常由以下几个因素共同作用而产生：非线性激活函数，神经网络中常用的非线性激活函数（如ReLU、sigmoid等）能够引入复杂的非线性变换，使得模型能够学习到更复杂的函数关系，但也可能导致模型输出的非直观性或错误；

因此，从底层技术上讲，机器幻觉的产生是由于复杂神经网络模型在学习和推理过程中的困难和挑战，需要通过进一步的模型改进、更好的数据处理和更精确的调试来解决。

基于传统神经网络的方法

基于图神经网络的方法

基于翻译的方法、基于张量分解的方法和基于神经网络的方法。

文章对基于深度学习的药物-药物相互作用预测研究进展进行了回顾，包括基于传统神经网络的方法、基于图神经网络的方法、基于知识图谱嵌入的方法和基于多模态学习的方法，并指出了当前研究面临的挑战与未来可能的研究方向。

人类大脑计算基本原理涉及到复杂而多样的神经元活动和神经网络功能。

神经元之间的连接点被称为突触，信息通过突触传递，通过化学物质（神经递质）释放和受体的接收来实现，突触传递的性质和强度在很大程度上决定了神经网络的功能和塑性。

神经网络包括长期增强和长期抑制等形式。

AlphaFold由人工神经网络提供支持，该网络可以从已知蛋白质中氨基酸的相互作用方式中收集模式，然后使用该信息对未知蛋白质的行为进行建模。