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连接主义, 行为主义, 神经网络, 强化学习, 机器学习, 算法, 模型, 应用
1. 背景介绍
人工智能（AI）的蓬勃发展，为我们带来了前所未有的机遇和挑战。从语音识别到图像识别，从自动驾驶到医疗诊断，AI正在深刻地改变着我们的生活。在这场AI革命中，连接主义和行为主义扮演着至关重要的角色。
连接主义，源于生物神经网络的启发，试图通过模拟大脑的结构和功能来构建智能系统。它强调网络结构和连接权重的学习，认为学习的过程是权重调整的过程。行为主义，则关注的是观察和实验，通过奖励和惩罚来塑造行为。它强调环境与行为之间的互动，认为学习是通过对环境的反馈来调整行为的过程。
尽管两者在理论基础和学习机制上存在差异，但它们都为人工智能的发展做出了重要贡献。连接主义为我们提供了构建复杂神经网络的框架，而行为主义为我们提供了训练这些网络的有效方法。
2. 核心概念与联系
2.1 连接主义
连接主义的核心概念是人工神经网络（ANN）。ANN由大量相互连接的神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并根据这些输入进行处理，最终输出一个信号。神经元的连接权重决定了信