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大脑神经网络的工作原理（大脑神经网络的工作原理是什么）

发布时间：2023-04-08 19:59:22 稿源：创意岭阅读： 128

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于大脑神经网络的工作原理的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、什么是神经计算机？
2、神经计算机是怎样的？
3、神经网络简述
4、大脑记忆回路原理

大脑神经网络的工作原理（大脑神经网络的工作原理是什么）

一、什么是神经计算机？

传统的计算机在进行繁琐、复杂的数值运算时，例如，计算圆周率π，就显得十分有能耐，比人高强；然而，面对人类认为比较容易的有关识别、判断方面的问题时，就显得笨手笨脚，力不从心。

为了解决这个问题，科学家们一心想发明神经计算机，或叫神经元网络计算机。

神经网络计算机的工作原理类似人脑。人脑由100亿～150亿个神经元组成，而每个神经元又和数千到数万个神经元相连接。神经网络计算机正是利用与人脑非常相似的神经网络进行信息处理的。

神经网络计算机有着许多特点：

第一，有着极强的自学能力。人们利用神经网络计算机的自学特点，可以方便地“教”会它认读自然语言文字。

第二，神经元网络计算机的“智能”好像是自发产生的，不是严格设计出来的，这是各个神经元所做的简单事情集合起来的结果。这一点同人的大脑的工作原理极相似。

第三，神经元网络计算机的资料不是贮存在存储器中，而是贮存在神经元之间的网络中。这就是说，即使个别神经网络断裂、破坏，也并不影响整体的运算能力，即它具有重建资料的能力。

现在，人工神经网络技术的研究，已在许多部门获得了实际应用。例如，信息识别、系统控制、检测与监测智能化等。

可以预计，在21世纪，人工神经网络的研究将会有新的突破。虽然用无生命的元器件实现人脑的所有功能是不可能的，但在某些特定的智能方面，接近或达到人脑水平的神经网络计算机将会十分普遍，届时，神经网络计算机将渗透到人类生活的各个领域。

神经计算机是按照一种仿效人脑的神经网络模型工作的。由于这种模型能通过电路予以实现，因此人们不仅可以通过这一模型了解人的神经细胞是怎样工作的，而且还能把它制成集成电路的芯片，使计算机仿效神经系统工作。于是，便出现了利用神经网络工作原理的神经计算机。

神经计算机不仅能够进行并行处理，而且还具有以下两种能力：第一，具有联想能力，例如见到红的、圆的、有芬香味的东西，便会联想起这是苹果。第二，具有自我组织能力，神经计算机通过多次处理同类问题，能够把各神经元连接成最适于处理该问题的网络，通过做同类工作而有所改进便是具有学习功能。

最能发挥神经计算机长处的工作有图像识别、声音识别、运动控制等。

由于神经计算机采用并行处理方式，很适合用光计算机来实现。今后，光计算机得到实用时，光神经计算机将会有更诱人的前景。

二、神经计算机是怎样的？

随着智能计算机的不断发展，科学家们想模仿人的大脑构造和工作而造出一种新的计算机，这种计算机称为神经计算机。然而要造出这种计算机可不是一件轻而易举的事，难而又难。因为，科学家对人脑的结构已经知道得比较清楚，但人大脑里的神经网络的工作原理，还存在许多困惑。比如说人是怎么学习的，就还没弄清楚。人大脑的神经网络太复杂了，各个细胞间是怎么相互联系的，还没有完全揭示出来。换句话说，人大脑还有许多未解之谜。另外，因为人脑的神经网络太复杂，因此完全模仿它还存在相当大的困难。

现在，神经计算机只能初步模仿人脑神经的网络，研究出的人工神经网络（也有的是神经计算机）就具有了很好的效果，且显露出它的美妙前景。

人脑大约有140～150亿个神经细胞，大约与天上星星的数目相等。每个神经细胞与上千个细胞相连，这就像叶脉一样错综复杂。模仿人脑这样的结构制造的神经计算机，采用并行工作方式。过去的计算机是串行工作方式：存数据，取数据，送去计算，再进行下一步工作，是一步接一步进行工作的。让串行工作的计算机无限提高速度是不可能的，特别是有的关键环节，像流水线工作出现瓶颈一样，卡住了整个工作过程的脖子。这就是常常所说的“瓶颈效应”。

神经网络计算机是由多个人造神经处理单元并联而成的。人造神经处理单元相当于人脑的神经细胞。由于这种计算机是并联的，许多工作任务可以分配开来，同时协调工作，所以不会卡脖子，避免出现“瓶颈效应”，工作速度可以成千百倍地提高。（顺便说一下，现在的超级计算机都采用很多处理器并联，按并行工作方式建造。）

神经计算机还有一大优点，就是具有“容错性”。什么叫容错性？比如说吧，人可以从某人的一双眼睛，或根据一个背景，也可以根据人的一个动作就能够把一个人认出来。这是人脑神经网络的优点。人脑神经网络可以根据局部记忆恢复全部信息。这是因为，人脑是把信息存储在神经细胞与神经细胞相连的网络之间，而不是存储在神经细胞体内，而神经网络连接部分有千千万万，若是有一两个神经细胞体坏了也无关紧要，信息不会丢失。即使部分信息丢失，也可以根据剩余部分信息恢复完整的记忆。这就是容错性的一种表现。神经计算机是依照人大脑神经网络设计出来的，所以具有容错性，若是丢失些资料，它仍能重新建立起来，具有修复性。

专家普遍认为，人脑学习功能，是把神经细胞之间的连接形式不断加以改变，使网络功能不断提高，人的智慧也就发展了。现在研究神经计算机的目的，就是想制造出能听懂声音，能辨认景物，具有学习能力的智能计算机。这种计算机机有些科学家称它为第六代计算机或人工大脑。如果研究成这样的计算机，它的计算速度可达到1015次/秒，而目前最好的计算机运算速度仅为109～1010次/秒。

现在各国都重视神经计算机的开发，研究主要向两方面发展：一是如何制造接近人脑的网络；二是如何改进它的学习能力，提高智力。

1988年，美国提出一个研究神经计算机的计划，投资4亿美元。日本把1988年定为神经计算机元年，欧共体于这一年开始集中28个研究所和近千名专家合作研究神经计算机。1989年，美国贝尔实验室制成可供神经计算机使用的集成电路。1992年日本三菱电机公司开发出可供神经计算机使用的大规模集成电路芯片。之后，日本富士通研究所开发出由256个神经处理器互相连接而成的神经计算机，更新数据速度4亿次/秒。一种由日本电气公司推出的神经网络声音识别系统，能识别任何人的声音，正确率达99.8%。美国电气通信基础技术研究所和卡内基-梅隆大学研究的神经计算机，由相当于人“左脑”和“右脑”的两个神经块连接而成。“右脑”的经验功能部分，有1万多个神经元，适于图像识别，存储有基于经验的语句。“左脑”的识别功能部分，含有100万个神经元，用来存储单词和语法规则。这种计算就可以利用存储的知识进行翻译。

20世纪90年代前期到中期，神经计算机已获得了应用。例如，在纽约、迈阿密、伦敦飞机场用神经网络检查塑料炸弹和爆炸物，每小时可检查600～700件行李。

美国制成一台神经计算机，专门用于模式识别，如分析心电图、脑电图波形，对细胞自动分类计数，染色体分类识别等。它的工作过程由三层人工神经网络共同完成：第一层是提取特征并用数据表示出来；第二层是对这些信息进行运算，获得模式；第三层是把获得的模式与预先存储的模式相比较，完成识别。

我们可以乐观地相信，在不久的将来神经计算机将会得到广泛的应用。比如说进行模式识别，实现知识处理，进行运动控制，在军事上识别敌人，判定目标，进行决策和指挥，甚至进行社会管理等等。

三、神经网络简述

机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”，或者说，是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。

在这里，神经网络更多的是指计算机科学家模拟人类大脑结构和智能行为，发明的一类算法的统称。

神经网络是众多优秀仿生算法中的一种，读书时曾接触过蚁群优化算法，曾惊讶于其强大之处，但神经网络的强大，显然蚁群优化还不能望其项背。

A、起源与第一次高潮。有人认为，神经网络的最早讨论，源于现代计算机科学的先驱——阿兰.图灵在1948年的论文中描述的“B型组织机器”[2]。二十世纪50年代出现了以感知机、Adaling为代表的一系列成功，这是神经网络发展的第一个高潮[1]。

B、第一次低谷。1969年，马文.明斯基出版《感知机》一书，书中论断直接将神经网络打入冷宫，导致神经网络十多年的“冰河期”。值得一提的是，在这期间的1974年，哈佛大学Paul Webos发明BP算法，但当时未受到应有的重视[1]。

C、第二次高潮。1983年，加州理工学院的物理学家John Hopfield利用神经网络，在旅行商问题上获得当时最好结果，引起轰动；Rumelhart等人重新发明了BP算法，BP算法迅速走红，掀起神经网络第二次高潮[1]。

D、第二次低谷。二十世纪90年代中期，统计学习理论和支持向量机兴起，较之于这些算法，神经网络的理论基础不清晰等缺点更加凸显，神经网络研究进入第二次低谷[1]。

E、深度学习的崛起。2010年前后，随着计算能力的提升和大数据的涌现，以神经网络为基础的“深度学习”崛起，科技巨头公司谷歌、Facebook、百度投入巨资研发，神经网络迎来第三次高潮[1]。2016年3月9日至15日，Google人工智能程序AlphaGo对阵韩国围棋世界冠军李世乭，以4:1大比分获胜，比众多专家预言早了十年。这次比赛，迅速在全世界经济、科研、计算机产业各领域掀起人工智能和深度学习的热烈讨论。

F、展望。从几个方面讨论一下。

1)、近期在Google AlphaGo掀起的热潮中，民众的热情与期待最大，甚至有少许恐慌情绪；计算机产业和互联网产业热情也非常巨大，对未来充满期待，各大巨头公司对其投入大量资源；学术界的反应倒是比较冷静的。学术界的冷静，是因为神经网络和深度神经网络的理论基础还没有出现长足的进步，其缺点还没有根本改善。这也从另一个角度说明了深度神经网络理论进步的空间很大。

2)、"当代神经网络是基于我们上世纪六十年代掌握的脑知识。"关于人类大脑的科学与知识正在爆炸式增长。[3]世界上很多学术团队正在基于大脑机制新的认知建立新的模型[3]。我个人对此报乐观态度，从以往的仿生算法来看，经过亿万年进化的自然界对科技发展的促进从来没有停止过。

3)、还说AlphaGo，它并不是理论和算法的突破，而是基于已有算法的工程精品。AlhphaGo的工作，为深度学习的应用提供了非常广阔的想象空间。分布式技术提供了巨大而廉价的计算能力，巨量数据的积累提供了丰富的训练样本，深度学习开始腾飞，这才刚刚开始。

一直沿用至今的，是McChlloch和Pitts在1943年依据脑神经信号传输结构抽象出的简单模型，所以也被称作”M-P神经元模型“。

其中，

f函数像一般形如下图的函数，既考虑阶跃性，又考虑光滑可导性。

实际常用如下公式，因形如S，故被称作sigmoid函数。

把很多个这样的神经元按一定层次连接起来，就得到了神经网络。

两层神经元组成，输入层接收外界输入信号，输出层是M-P神经元(只有输出层是)。

感知机的数学模型和单个M-P神经元的数学模型是一样的，如因为输入层只需接收输入信号，不是M-P神经元。

感知机只有输出层神经元是B-P神经元，学习能力非常有限。对于现行可分问题，可以证明学习过程一定会收敛。而对于非线性问题，感知机是无能为力的。

BP神经网络全称叫作误差逆传播(Error Propagation)神经网络，一般是指基于误差逆传播算法的多层前馈神经网络。这里为了不占篇幅，BP神经网络将起篇另述。

BP算法是迄今最为成功的神经网络学习算法，也是最有代表性的神经网络学习算法。BP算法不仅用于多层前馈神经网络，还用于其他类型神经网络的训练。

RBF网络全程径向基函数(Radial Basis Function)网络，是一种单隐层前馈神经网络，其与BP网络最大的不同是采用径向基函数作为隐层神经元激活函数。

卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)是一种深度学习的前馈神经网络，在大型图片处理中取得巨大成功。卷积神经网络将起篇另述。

循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)与传统的FNNs不同，RNNs引入定向循环，能够处理那些输入之间前后关联的问题。RNNs已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用[5]。RNNs将起篇另述。[5]

[1]、《机器学习》，周志华著

[2]、《模式识别（第二版）》，Richard O.Duda等著，李宏东等译

[3]、《揭秘IARPA项目：解码大脑算法或将彻底改变机器学习》，Emily Singerz著，机器之心编译出品

[4]、图片来源于互联网

[5]、循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍

四、大脑记忆回路原理

我们的大脑是一个强大的器官，它支配着我们的行动。下面我给大家分享一些关于大脑记忆回路原理的内容，希望大家喜欢。

人的大脑分为左脑和右脑两个半球，它们的功能是不同的，通常左脑被称为“语言脑”，它的工作性质是理性的、逻辑的;而右脑被称为“图像脑”，它的工作性质是感性的、直观的。左脑的工作方式是直线式的，可以说是从局部到整体的累积式;右脑的工作方式则是从整体到局部的并列式。左脑追求记忆和理解，它的学习方法是通过学习一个个的语法知识来学习语言;右脑不追求记忆和理解，只要把知识信息大量地、机械的装到脑子里就可以了。

右脑具有左脑所没有的快速大量记忆机能和快速自动处理机能，后一种机能使右脑能够超快速的处理所获得的信息。

左脑和右脑的记忆能力是1：100万，然而一般人却只会用左脑记忆!

人类大脑的一部分组织能够增强记忆，如果我们能够知道增强记忆的方法并用到实践中去，我们对大脑使用的方法也改变。大脑能够变得更灵活，原先运转比较缓慢的机能开始加快运转速度。这样，学习能力低下的孩子可以提高记忆力，成人则降低了患痴呆症的危险，并能够长久保持灵敏的头脑。

是哪些组织能够增强记忆力呢?人类的大脑分为上下两部分，上面一部分由表层意识(意识)控制，下面一部分由深层意识(潜意识)控制。这两种意识的工作内容完全不同。人们通常使用外部的表层意识，不大使用深层意识，但是出色的记忆力其实存在于我们的深层意识中，人类的大脑分为左右两个半球，表层意识位于左半球，深层意识位于右半球。

通常我们都认为通过理解达到背诵的目的是很重要的，然而理解行为只动用了我们的表层大脑。大量反复的朗读和背诵可以帮助我们打开大脑内由表层脑到深层脑的记忆回路，记忆的素质因而得以改善。

浅层记忆发生在表层大脑中，很快就会消失得无影无踪。通过大量反复的朗读和背诵，我们就能够打开深层记忆回路，大脑的素质会发生改变。深层记忆回路是和右脑连接在一起的，一旦打开了这个回路，它就会和右脑的记忆回路连接起来，形成一种“优质”的记忆回路。

左脑的记忆回路是低速记忆，而右脑的是高速记忆，素质完全不同。左脑记忆是一种“劣质记忆”，不管记住什么很快就忘记了。右脑记忆则让人惊叹，它有“过目不忘”的本事。这两种记忆力简直就是1：100万，左脑记忆实在没法和右脑相比。

但是，虽然我们人类拥有这么神奇的右脑，一般人却只使用靠“劣质记忆”来工作的左脑，他们的右脑一直在睡觉。所以说人们一直在错误地使用大脑也不算过分。

大脑的三层记忆回路：侧头页记忆回路、海马记忆回路以及超记忆回路

记忆分为浅层记忆和深层记忆。大脑生理学中这样讲：浅层记忆发生在表层脑侧头叶中的语言区，深层记忆发生在大脑的深层部分——旧皮层中的海马。海马还被特别称为“记忆信息的管理塔”。它是记忆的中枢，负责收收集各种信息，并把这些信息综合起来进行取舍选择。海马不是记忆的最终贮藏所，因为记忆能够到达所有脑细胞的领域。但是确定无疑的是，从侧头叶到海马的这一段神经是记忆最重要的回路。

一般地，外界信息进入侧头叶，在这里进行判断、分类、记忆和再生，然后把最重要的信息传达到海马里。海马具有记忆、保持和再生的能力。它与侧头叶中的浅层记忆不同，是一种深层记忆，能够长期保持。如果信息反复、持续地进入大脑，那么这些信息就会越过侧头叶的记忆回路，传递到海马记忆回路中去。

除了我们常用的侧头叶记忆回路和海马记忆回路，其实还有一种记忆回路存在。如果能够打开这个回路，我们就能够记住只看过或听过一次的事物，无论何时都能通过想象在脑子里再现。这种回路叫做超记忆回路。

右脑中存在心灵感应通道和想像通道

大脑分为三层。人类大脑首先是由脑干部分(也叫“爬虫类的脑”)开始进化的。这一部分具有“心灵感应通道(Telepathy Channel)”，所以这部分的语言被称为“心灵感应语言(心灵互通的波动语言)”。爬虫类是指蛇和蜥蜴等动物。它们不具有像人类一样的语言能力，但是他们有别的通信手段，能够知道同类的意思。这就是“心灵感应”，也就是波动语言。

在爬虫类的脑发展的基础上，哺乳类动物的脑发展起来。这类动物的脑中也有通信手段，能够记忆和思考，这个通信手段就是想象。想象荷尔蒙能够产生分子语言，分子语言也是语言的一种。狗和猫等哺乳类动物虽然没有语言，但是他们能够明白同类的意思，就是因为能够使用心灵感应语言和想象语言。爬虫类的大脑和灵长类的之间有一条很宽的通道，所以哺乳类动物能够自由灵活的运用心灵感应和想象。

最外面的脑叫做灵长类的脑，这部分脑具有下位层脑的机能，从这一表层脑中几乎没有任何物质产生。当下位层脑打开通往右脑的通路，右脑开始工作起来时，就能够自由的运用心灵感应和想象了。

在右脑出现以前发挥作用的是下位层脑，它具有传递回路，也就是具有心灵感应通道和想象通道。这是因为在脑干(爬虫类的脑)的右半球中存在着一条粗传递回路，可以和旧皮层进行通信;而旧皮层(哺乳类的脑)的右半球中存在着一条细传递回路，可以和新皮层(灵长类的脑)进行通信。这就是为什么有些人具有特异功能、透视能力和预知能力的原因，他们的这两条回路已经打开，因而可以自由运用心灵感应通道和想象通道!只不过一般人的右脑睡着了，这两条回路没有开启，所以无法领悟到右脑的神奇能力!一定要明白这一点。此外，还要知道，右脑和左脑的本质功能是完全不同的。

右脑还具有一种想象机能，能够将收到的信息进行快速转换。右脑是通过图像进行思考的脑半球，所以在听到语言后能够将它变成图像，或者能够把图像变成语言。但还不只如此，右脑还具有如下功能：它能够把图像变成数字，或把数字变成图像;能够瞬间把点的集合(点集)变成数字，或把数字变成点的集合;能够把声音变成图像或乐谱;能够把声音变成颜色，把气味变成图像。

大脑回路是什么

研究发现的这一大脑回路位于眶额前脑皮层(orbital frontal cortex，OFC)区域，正好在眼睛的后面。当人类和动物对自己的行为作出决策时，该大脑回路就会把看到的和其他决策相关信息进行编码。如果人类大脑的这一区域由于中风或其他原因受到损坏的话，他们就不可能改变自己的行为来适应新的环境。

研究人员使用实验室老鼠来深入研究眶额前脑皮层到底怎样将决策相关信息进行编码，同时检查当眶额前脑皮层受损时大脑其它部位受到怎样的影响。他们将电极植入老鼠大脑内与决策相关的区域，其中半数老鼠的一边大脑眶额前脑皮层区域被损坏。随后，观察这些一半眶额前脑皮层区域正常、一半受损的老鼠对糖和盐两种不同气味做出的反应。通过电极，研究小组可以发现老鼠的神经元在一种气味前的“发火”(firing)速度是否高于在另一种气味前。发火速度的快慢是老鼠思考活跃程度的表现。眶额前脑皮层受损的老鼠，其神经元发火的速度明显慢于正常老鼠。

然后，研究人员对两种气味进行调换，即原来产生甜味的方向放的是盐，产生咸味的方向放的是糖。他们发现眶额前脑皮层受损的老鼠其神经系统反应保持“紧闭”，即无法按照气味改变来调节自己。

Saddoris指出，对于眶额前脑皮层受损的老鼠来说，似乎用于决策的神经系统其运作速度只是正常时的一小部分。眶额前脑皮层受损的动物在作决策时，受到老信息和不相关信息的支配。这就解释了为何有些眶额前脑皮层受损的患者拥有正常学习的能力，但仍坚持按照某一种特定的方式进行行为表现。

如何打开右脑记忆回路

人脑中有两种记忆模式，第一是记忆模式，第二种时右脑模式。左脑模式是：我们99%的人记忆东西是从左脑进去，这种回路进去很慢，出来也很慢，种种回路学习速度超级慢。而右脑回路却超级快，被称为超记忆回路。这个回路是在右脑中有个间脑的部分，间脑是记忆的最底层最核心的一个部位。如果任何信息进入间脑，那么这个信息将永生不会忘记。在这里打个比方，左脑记忆就相当于在沙滩上写字;右脑记忆相当于钢板上刻字。所以，我们需要打通一个从外在信息进入右脑中间脑的这样一个回路。那么，怎么才能打开这个回路呢?人们朗读文章的时候，间脑的能量比较集中，会产生新的突触，也就是打开了新的回路。突触，是脑科学里面的一种专业名词，是一种记忆的神经。

当你朗读英语的时候，你会制造一种叫做体内共振音。这个共振音会和间脑这个部分产生共鸣和共振，一旦产生了共振，右脑这个回路就打开了，讯息就进去了。其实，不断重复地朗读、背诵就是为了打开右脑记忆回路。有两种方法可以带爱右脑回路。第一是朗读，照着字面去读，也就是素读;第二种是朗诵。还有，通过音乐可以瞬间打开这个回路，但这只是瞬间地、偶尔的。所以，用音乐来记忆和学习，速度会很快，因为借着音乐打开这个回路，把信息通过这个回路帮它打进去，因此记住的会非常快。当你念英语的时候，一定重复的去念一段话，为什么呢?是因为，当你第一次念的时候，有可能你的左脑还是很清醒的。

当你念到第十遍的时候，左脑就开始干其它事情了，然后右脑就跟着一遍一遍的重复，就开始和右脑中的间脑这个部位开始共振，把信息输入进去，然后就慢慢的开启这个回路。实例：虚空藏是佛，求闻持法就是把听到的东西记住，这里说的是佛教中一种很神奇的咒语，叫做“十八字记忆真言”——“南无阿迦舍揭婆耶唵阿唎迦么唎慕莎诃”;把这十八字真言每天念一万遍，连续念一百天，你即将开启右脑中的超记忆回路。据史料记载，经过这种训练的和尚，他们把二十页的经书，从头到尾读三遍，就可以彻底从第一个字背到最后一个字。经过这种训练的和尚，都产生了超级记忆力。因为没有人懂得这十八个字的意思，所以这直接在自然客观上封闭了左脑的功能。走不了左脑就只能走右脑，可以右脑又没有被开启，所以只能拼命重复念，不断的走右脑，就像凿东西一样，凿了一百天，终于把右脑打开了，就会产生一个回路，这就是右脑回路。

如何训练无意识记忆

大脑的生理学表明，与大脑记忆密切相关的是大脑新皮层的颞叶旧皮层的海马，大量而快速地向大脑无意思地输入各种信息，这对大脑的来说，无疑是有一定的刺激作用，而这种刺激作用的速度越快越多，就越能够在海马构筑想清晰而坚固的记忆回路。

重复朗读或学习的方法，一定会使大脑深层部分的神经回路得到刺激，这些刺激的最终结果，必将形成与右脑有关的图像能力，因此在大脑中将可能出现左右脑回路大面积相连的现象。

不过，我还是建议你有意识的去记忆，只要找对方法，就能很快记住任何事物按心理活动是否带有意志性和目的性分类，可以将记忆分为无意记忆和有意记忆两种。无意识记忆既无意记忆，是指事先没有预定目的、没有经过特殊努力的识记。在日常生活和学习活动中，如参加集会、看电影、聊天、看报、听故事等，并没有给自己提出明确的识记任务和目的，也没有付出特殊的意志努力或采取专门的措施来识记这些事物，但是它们却自然而然地记在脑子里，成为个人知识经验的组成部分，这就是无意记忆，也叫作不随意记忆。这种记忆方式就是无意记忆法。

凡是比较突出、鲜明、能引起人们强烈好奇和浓厚兴趣的材料，或具有强烈情绪色彩及对人意义重大的事情，都能引起无意记忆，而且，只要经历一次，就能自然而然地铭记在心，持久不忘。为此，有人把无意记忆法，又叫做自然记忆法。无意记忆法在人的学习中具有积极的意义，我们不可忽视。人的许多知识经验是通过无意记忆取得的，越是低年级学生，依靠无意识记获得知识的情况越多。无意记忆的效果与个体对事物的态度、需要、兴趣有关，这些心理因素能使无意识记获得较佳效果。在教学中很好地组织无意识记，很好地发挥它的作用也是很有必要的。由于无意记忆的不足之处是带有偶然性和片面性不能很好地获得系统的知识经验和建构整体知识结构。