面向高级用户的连接主义模型解释

连接主义模型基于由简单处理单元组成的网络，这些单元称为节点或神经元，通过加权连接相互关联。

学习通常通过调整这些连接权重来实现，以将输入转换为期望的输出。

典型的例子是通过反向传播等算法训练的人工神经网络。

连接主义模型的特点是并行性、分布性以及对干扰的鲁棒性，适用于模式识别和认知任务。

它们与符号模型相对，因为它们不是显式地编码知识，而是将知识分布编码在连接中。