bcpnn计算方式
weight的几种形式    BCPNN（Bayesian Confidence Propagation Neural Network）是一种用于神经元之间交互的计算方式。其原理基于贝叶斯理论，能够更准确地解释神经元之间的信息传递方式。下面将对BCPNN计算方式进行重新整理，以便更好地了解该计算方式的原理。
    1. 术语解释
    在BCPNN计算方式中，有几个术语需要先进行解释。
    - 强度值（Strength）：指神经元之间链接的强度。
- 权值（Weight）：是一个与链接强度相关的概率值，范围在0到1之间。
- 信号（Signal）：包括来自其他神经元的兴奋信号、抑制信号和噪声信号。
- 短期记忆（STP）：在这里指神经元之间的动态链接。
    2. 计算流程
    BCPNN计算方式主要分为四个部分，分别是计算输入信号的总值、计算连接权值、计算输出的强度值和更新链接权值。具体的计算流程如下：
    （1）计算输入信号的总值
    首先，需要将来自其他神经元的所有信号进行加权相加，得到该神经元的输入总值。这个总值将会用于后续计算中。
    （2）计算连接权值
    接下来，需要计算链接权值。这一步的计算依赖于该神经元和其他神经元之间的STP。通过考虑STP，可以更好地描述神经元之间的动态链接效应。
    （3）计算输出的强度值
    在通过加权信号计算链接权值之后，就可以计算神经元的输出强度值。这个强度值将会被传播给其他神经元，从而更改它们的STP和链接权值。
    （4）更新链接权值
    输出强度值确定之后，需要根据先前计算的链接权值来确定该链接是否值得保留。如果链接值得保留，那么链接权值将会被增强；反之，链接权值将会被削弱。
    3. 优点及适用场景
    相比于其他神经元交互计算方式，BCPNN具有以下优点：
    - 能够更好地描述神经元之间的交互效应。
- 能够更准确地预测神经元之间的动态链接效应。
- 能够更好地解释神经元之间的信息传递方式。
    因此，BCPNN计算方式适用于需要更深入了解神经元之间交互关系的应用场景，比如神经元网络建模和神经元网络演化研究。