简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。

连接机制结构的基本处理单元与神经生理学类比往往称为神经元。每个构造起网络的神经元模型模拟一个生物神经元。生物神经元中每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突、轴突。在两个神经细胞之间的相互连接触点称为突触。人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。
人工神经网络的基本结构从层次结构看可以分为单层神经网络和多层神经网络；从连接方式看可以分为前馈型网络和反馈型网络。
人工神经网络的主要学习算法：神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做有师学习的一种特例。

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