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复杂系统模型如何适合于真实的神经网络?从方法论的观点看,我们必须清醒地意识到,模型是不可能素朴地与实在的每一项功能和每个元素相一致的。模型是为了特定目的而进行的抽象,它能或多或少地
解释和模拟中枢神经系统的某一部分,而对其他部分则没有涉及。有时模型网络受到了批评,说它们如同黑箱,仅仅在一定程度上正确地实现了输入一输出功能。但是,关于生物神经网络是怎样实现其功能的,却什么也没有揭示。隐含单元如同量子物理学中的隐变量仅仅是理论概念,隐变量被假定是系统实现所观察、可测量的输人和输出值之间关系的一种内在因素。除了可能的多层网络的构造之外,动力学和学习程序对于膜拟是根本性问题。