这种人工神经网络的确是从人脑得到了灵感，但并不是以严格模拟后者为目标的。首先，人工神经元忽略了人脑神经元的很多重要特征，比如说激活的时间模式等。其次，人脑中的神经元有很多种，互相的连接方式也远比上述模型中的要复杂。最后，人脑的学习过程不是通过反复调整权值而“收敛”于一个特定的输入输出关系的，所以不能被简化为函数拟合。
当然，前面提到的人工神经网络只是现有诸多模型之一，其它模型在某些方面可能更像人脑一些。尽管如此，目前的各种人工神经网络和人脑中的神经网络仍有巨大差别。仅仅因为一个计算机中用了这样一个网络，就期待它能像人脑一样工作，这未免太天真了。实际上这种网络的设计者主要关心的是其实用性，并非是否像人脑。
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