1. 卷积神经网络
关于花书中卷积网络的笔记记录于 https://www.jianshu.com/p/5a3c90ea0807 。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一种具有 局部连接、权重共享 等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野的机制而提出。 感受野（Receptive Field） 主要是指听觉、视觉等神经系统中一些神经元的特性，即 神经元只接受其所支配的刺激区域内的信号 。
卷积神经网络最早是主要用来处理图像信息。如果用全连接前馈网络来处理图像时，会存在以下两个问题：
目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚 。这些特性使卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。
卷积（Convolution）是分析数学中一种重要的运算。在信号处理或图像处理中，经常使用一维或二维卷积。
一维卷积经常用在信号处理中，用于计算信号的延迟累积。假设一个信号发生器每个时刻t 产生一个信号 ，其信息的衰减率为 ，即在 个时间步长后，信息为原来的 倍。假设 ，那么在时刻t收到的信号 为当前时刻产生的信息和以前时刻延迟信息的叠加：
我们把 称为 滤波器（Filter）或卷积核（Convolution Kernel） 。假设滤波器长度为 ，它和一个信号序列 的卷积为：
信号序列 和滤波器 的卷积定义为：
一般情况下滤波器的长度 远小于信号序列长度 ，下图给出一个一维卷积示例，滤波器为 ：
二维卷积经常用在图像处理中。因为图像为一个两维结构，所以需要将一维卷积进行扩展。给定一个图像 和滤波器 ，其卷积为：
下图给出一个二维卷积示例：
注意这里的卷积运算并不是在图像中框定卷积核大小的方框并将各像素值与卷积核各个元素相乘并加和，而是先把卷积核旋转180度，再做上述运算。
在图像处理中，卷积经常作为特征提取的有效方法。一幅图像在经过卷积操作后得到结果称为 特征映射（Feature Map） 。
最上面的滤波器是常用的高斯滤波器，可以用来对图像进行 平滑去噪 ；中间和最下面的过滤器可以用来 提取边缘特征 。
在机器学习和图像处理领域，卷积的主要功能是在一个图像（或某种特征）上滑动一个卷积核（即滤波器），通过卷积操作得到一组新的特征。在计算卷积的过程中，需要进行卷积核翻转（即上文提到的旋转180度）。 在具体实现上，一般会以互相关操作来代替卷积，从而会减少一些不必要的操作或开销。
互相关（Cross-Correlation）是一个衡量两个序列相关性的函数，通常是用滑动窗口的点积计算来实现 。给定一个图像 和卷积核 ，它们的互相关为：
互相关和卷积的区别仅在于卷积核是否进行翻转。因此互相关也可以称为不翻转卷积 。当卷积核是可学习的参数时，卷积和互相关是等价的。因此，为了实现上（或描述上）的方便起见，我们用互相关来代替卷积。事实上，很多深度学习工具中卷积操作其实都是互相关操作。
在卷积的标准定义基础上，还可以引入滤波器的 滑动步长 和 零填充 来增加卷积多样性，更灵活地进行特征抽取。
滤波器的步长（Stride）是指滤波器在滑动时的时间间隔。
零填充（Zero Padding）是在输入向量两端进行补零。
假设卷积层的输入神经元个数为 ，卷积大小为 ，步长为 ，神经元两端各填补 个零，那么该卷积层的神经元数量为 。
一般常用的卷积有以下三类：
因为卷积网络的训练也是基于反向传播算法，因此我们重点关注卷积的导数性质：
假设 。
， ， 。函数 为一个标量函数。
则由 有：
可以看出， 关于 的偏导数为 和 的卷积 ：
同理得到：
当 或 时， ，即相当于对 进行 的零填充。从而 关于 的偏导数为 和 的宽卷积 。
用互相关的“卷积”表示，即为（注意 宽卷积运算具有交换性性质 ）：
在全连接前馈神经网络中，如果第 层有 个神经元，第 层有 个神经元，连接边有 个，也就是权重矩阵有 个参数。当 和 都很大时，权重矩阵的参数非常多，训练的效率会非常低。
如果采用卷积来代替全连接，第 层的净输入 为第 层活性值 和滤波器 的卷积，即：
根据卷积的定义，卷积层有两个很重要的性质：
由于局部连接和权重共享，卷积层的参数只有一个m维的权重 和1维的偏置 ，共 个参数。参数个数和神经元的数量无关。此外，第 层的神经元个数不是任意选择的，而是满足 。
卷积层的作用是提取一个局部区域的特征，不同的卷积核相当于不同的特征提取器。
特征映射（Feature Map）为一幅图像（或其它特征映射）在经过卷积提取到的特征，每个特征映射可以作为一类抽取的图像特征。 为了提高卷积网络的表示能力，可以在每一层使用多个不同的特征映射，以更好地表示图像的特征。
在输入层，特征映射就是图像本身。如果是灰度图像，就是有一个特征映射，深度 ；如果是彩色图像，分别有RGB三个颜色通道的特征映射，深度 。
不失一般性，假设一个卷积层的结构如下：
为了计算输出特征映射 ，用卷积核 分别对输入特征映射 进行卷积，然后将卷积结果相加，并加上一个标量偏置 得到卷积层的净输入 再经过非线性激活函数后得到输出特征映射 。
在输入为 ，输出为 的卷积层中，每个输出特征映射都需要 个滤波器以及一个偏置。假设每个滤波器的大小为 ，那么共需要 个参数。
汇聚层（Pooling Layer）也叫子采样层（Subsampling Layer），其作用是进行特征选择，降低特征数量，并从而减少参数数量。
常用的汇聚函数有两种：
其中 为区域 内每个神经元的激活值。
可以看出，汇聚层不但可以有效地减少神经元的数量，还可以使得网络对一些小的局部形态改变保持不变性，并拥有更大的感受野。
典型的汇聚层是将每个特征映射划分为 大小的不重叠区域，然后使用最大汇聚的方式进行下采样。汇聚层也可以看做是一个特殊的卷积层，卷积核大小为 ，步长为 ，卷积核为 函数或 函数。过大的采样区域会急剧减少神经元的数量，会造成过多的信息损失。
一个典型的卷积网络是由卷积层、汇聚层、全连接层交叉堆叠而成。
目前常用卷积网络结构如图所示，一个卷积块为连续 个卷积层和 个汇聚层（ 通常设置为 ， 为 或 ）。一个卷积网络中可以堆叠 个连续的卷积块，然后在后面接着 个全连接层（ 的取值区间比较大，比如 或者更大； 一般为 ）。
目前，整个网络结构 趋向于使用更小的卷积核（比如 和 ）以及更深的结构（比如层数大于50） 。此外，由于卷积的操作性越来越灵活（比如不同的步长），汇聚层的作用变得也越来越小，因此目前比较流行的卷积网络中， 汇聚层的比例也逐渐降低，趋向于全卷积网络 。
在全连接前馈神经网络中，梯度主要通过每一层的误差项 进行反向传播，并进一步计算每层参数的梯度。在卷积神经网络中，主要有两种不同功能的神经层：卷积层和汇聚层。而参数为卷积核以及偏置，因此 只需要计算卷积层中参数的梯度。
不失一般性，第 层为卷积层，第 层的输入特征映射为 ，通过卷积计算得到第 层的特征映射净输入 ，第 层的第 个特征映射净输入
由 得：
同理可得，损失函数关于第 层的第 个偏置 的偏导数为：
在卷积网络中，每层参数的梯度依赖其所在层的误差项 。
卷积层和汇聚层中，误差项的计算有所不同，因此我们分别计算其误差项。
第 层的第 个特征映射的误差项 的具体推导过程如下：
其中 为第 层使用的激活函数导数， 为上采样函数（upsampling），与汇聚层中使用的下采样操作刚好相反。如果下采样是最大汇聚（max pooling），误差项 中每个值会直接传递到上一层对应区域中的最大值所对应的神经元，该区域中其它神经元的误差项的都设为0。如果下采样是平均汇聚（meanpooling），误差项 中每个值会被平均分配到上一层对应区域中的所有神经元上。
第 层的第 个特征映射的误差项 的具体推导过程如下：
其中 为宽卷积。
LeNet-5虽然提出的时间比较早，但是是一个非常成功的神经网络模型。基于LeNet-5 的手写数字识别系统在90年代被美国很多银行使用，用来识别支票上面的手写数字。LeNet-5 的网络结构如图：
不计输入层，LeNet-5共有7层，每一层的结构为：
AlexNet是第一个现代深度卷积网络模型，其首次使用了很多现代深度卷积网络的一些技术方法，比如采用了ReLU作为非线性激活函数，使用Dropout防止过拟合，使用数据增强来提高模型准确率等。AlexNet 赢得了2012 年ImageNet 图像分类竞赛的冠军。
AlexNet的结构如图，包括5个卷积层、3个全连接层和1个softmax层。因为网络规模超出了当时的单个GPU的内存限制，AlexNet 将网络拆为两半，分别放在两个GPU上，GPU间只在某些层（比如第3层）进行通讯。
AlexNet的具体结构如下：
在卷积网络中，如何设置卷积层的卷积核大小是一个十分关键的问题。 在Inception网络中，一个卷积层包含多个不同大小的卷积操作，称为Inception模块。Inception网络是由有多个inception模块和少量的汇聚层堆叠而成 。
v1版本的Inception模块，采用了4组平行的特征抽取方式，分别为1×1、3× 3、5×5的卷积和3×3的最大汇聚。同时，为了提高计算效率，减少参数数量，Inception模块在进行3×3、5×5的卷积之前、3×3的最大汇聚之后，进行一次1×1的卷积来减少特征映射的深度。如果输入特征映射之间存在冗余信息， 1×1的卷积相当于先进行一次特征抽取 。
2. B1、B6、B12、复合维生素B、都是神经营养药物吗
不是，B1、B6、B12、复合维生素B都属于B族维生素。
复合维生素B是一种复方制剂，含维生素B1、维生素B2、维生素B6、烟酰胺、泛酸钙。参与机体新陈代谢过程，为体内多种代谢环节所必需的辅酶和提供组织呼吸的重要辅酶原料。
常用的神经营养药包括钙通道拮抗药、自由基清除药、GABA 受体激动药、细胞膜稳定药、神经营养因子、脑蛋白水解物、神经节苷脂等。
(2)使用什么可以扩展神经系统扩展阅读：
1、神经营养药的作用：
促进神经系统发育，维持神经系统功能的蛋白质，早期的神经营养剂是神经营养因子。
2、神经营养药物的应用：
神经营养药物在临床常见的脑血管病中常用于治疗脑缺血、脑损伤、阿尔茨海默病、帕金森病等。应用神经营养药进行神经保护的目的是干预半暗带发生的病理生化级联反应，防止或延迟细胞死亡。
3. 什么食物 保护神经系统
1、南瓜：南瓜是p-胡萝卜素的极佳来源，南瓜中的维生素A含量胜过绿色蔬菜，而且富含维生素C、锌、钾和纤维素。
中医认为：南瓜性味甘平，有清心醒脑的功效，可治疗头晕、心烦、口渴等阴虚火旺病症。因此，神经衰弱、记忆力减退的人，将南瓜做菜食用，每日一次，疗程不限，有较好的治疗效果。
2、核桃：因其富含不饱和脂肪酸，被公认为中国传统的健脑益智食品，孩子们一定要食用喔。每日2-3个核桃为宜，持之以恒，方可起到营养大脑、增强记忆、消除脑疲劳等作用。但不能过食，过食会出现大便干燥、鼻出血等情况。
3、鸡蛋：鸡蛋富含优质蛋白质，鸡蛋黄含有丰富的卵磷脂、甘油三酯、胆固醇和卵黄素，对神经的发育有重要作用，有增强记忆力、健脑益智的功效。
4、海带：海带含有丰富的亚油酸、卵磷脂等营养成分，有健脑的功效，海带等海藻类食物中的磺类物质，更是大脑中不可缺少的。
(3)使用什么可以扩展神经系统扩展阅读：
神经系统发出的“抱怨”
1、刺痛性头痛。
这种突如其来的针刺性头痛往往让人觉得病情一定很严重。事实却并非如此。此类头痛可能一天一次或多次，但大多数情况下并无大碍。刺痛性头痛在偏头痛患者中十分常见，通常服用止痛药即可缓解。专家建议，如果刺痛性头痛频发，应去看医生。如果这类头痛来得快也去得快，则无需紧张。
2、霹雳式头痛。
这种头痛来势汹汹，常会在瞬间突然发生，程度剧烈。如果疼痛不能很快消失，特别是伴有恶心和脖颈僵硬等症状时，应该立即看急诊，以排查脑溢血的可能。这类情况非常罕见，但是致死率较高，所以必须第一时间就诊。如果头痛感觉完全不同于过去，严重程度也大大超过以往，也应立即就医。
3、肌肉抽搐。
肌肉抽搐看上去像神经系统的问题，但通常是肌肉骨骼系统问题。大多数时候，它只是因为压力或疲劳导致兴奋过度所致。除了明显的肌无力、肌肉萎缩以及伴随肌肉抽搐的麻木等症状外，多数都不会有大问题。
4、咳嗽、打喷嚏或排便用力时背痛加重。
如果背部疼痛挥之不去或不断加重，特别是咳嗽、打喷嚏或排便用力时脊椎疼痛加重，应该看医生。这种情况表明脊椎骨受到压迫，最常见的问题是椎间盘突出，但也可能是肿瘤压迫等其他情况。此外，出现任何持续疼痛或缓慢加重的疼痛时，都应该尽早就医。
4. 怎样变聪明
虽然不是每个人都有所谓的“智慧基因”，但是我们仍然可以借助很多方法让自己变得更聪明一些。锻炼大脑的方法很多，而且并不难，只要稍微改变一下你的生活方式，比如换只手刷牙、闭着眼吃饭、发发呆、玩玩填字游戏、适量运动，一个崭新而聪明的你就出炉了。
1.闭眼吃饭
为了有意识地用脑，你可以阻断一些信息，比如视觉信息。闭上眼睛，靠其他感官去寻找食物，再送到嘴里，这样可以刺激触觉、味觉和嗅觉，从而增强大脑中相关区域的功能。
2.吃富含卵磷脂的食物
乙酰胆碱是大脑的“润滑剂”，它能使脑部更加活跃。而卵磷脂能转化成乙酰胆碱，因此，多吃花生、大豆、毛豆等富含卵磷脂的食物，将有助于提高记忆力。
3.用手指分辨硬币
随时在口袋里放几枚不同面值的硬币，没事时拿手指的指尖去尝试着分辨，这样可以刺激大脑皮层，从而挖掘出大脑隐藏的一些能力。
4.关掉声音看电视
阻断声音，仅靠画面去分析电视里正在播放的内容。这样做能刺激大脑皮层，并训练自己集中注意力去做一件事情。
5.捏住鼻子喝咖啡或茶
咖啡和茶的香气会通过鼻腔粘膜和嗅觉神经传入大脑，再在脑中对其进行分析。但现在你闻不到香气了，大脑就只能靠舌头的味觉来拼命分析进到嘴里的东西，这样一来它就得到锻炼了。
6.大声读
朗读的过程是把视觉刺激反馈给听觉，并加以确认，它所带给大脑的刺激要比默读多得多，因此记忆也更加深刻。阅读本文时，建议你在需要获取信息时选择默读，在分析或记忆信息时选择朗读。
7.学门外语
大脑里有一块被称为前额皮质的区域，它直接影响你的决策能力，而学习外语可提高这块区域能力。
8.点没吃过的菜
做习惯的事情会让你感觉轻松，比如去常去的餐厅吃饭，点以前常吃的菜，这是因为在你脑中已经形成了程序记忆，不会再对脑部形成刺激了。所以有意识地做一些不常做的事就显得非常重要—新的尝试对大脑来说是一种很棒的刺激。
9.绕路走
有空的时候可以尝试一下绕路而行，即使迷路也没关系。为了找到正确的路径，你会开动脑筋，而这种满负荷运转状态对锻炼你的大脑十分有益。
10.用左手刷牙
大多数人都习惯用右手，右手运动是靠左脑支配的，因此人们平时对左脑使用得比较多。如果有意识地让左手做一些事情，那么对脑来说是一种新的刺激，而且利于开发你的右脑。
11.喝酸奶
益生菌不但对肠胃好，而且还有助于控制焦虑情绪，使大脑在情感和记忆处理上都表现出更强的能力。
12.转移注意力
站起身走走、爬爬楼梯、做做深呼吸或伸展运动。或许你已经意识到，在做这些放松的身体活动时你的大脑仍然会继续处理上一个任务，有时甚至还能产生新的想法。
13.去陌生的地方
通过体验未知世界，能让大脑空间更加广阔。去没去过的地方，见没见过的东西，可以使大脑保持新鲜的状态。
14.换个角度看问题
有些东西即便绞尽脑汁也是想不出来的，你需要尝试从各个角度去观察和思考问题，这样大脑也会越来越灵活。
15.吃早餐
脑重量仅占人体总重量的2%，但其所消耗的能量却占到总耗能的18%，而其惟一的能量来源是葡萄糖。早上是脑部最缺葡萄糖的时期，不吃早餐就去上学或工作，大脑能量会不足，无法充分发挥出其能力。研究表明，早餐能为大脑提供一天所需能量的25%。
16.多咀嚼
咀嚼次数越多脑部的血流量增加得也就越多。
17.快走
运动神经中枢在脑的前额叶，运动命令就是从这里下达的。每天进行20分钟的快走可以改善脑部血流量、刺激脑产生有益的活性物质。研究表明，经常运动可以降低患痴呆症的几率。
18.管理时间
科学家在上世纪80年代末发明了一种时间管理方式：用简单的厨房定时器给工作设定25分钟的时限，时间一到就休息几分钟，这会让你的头脑更为敏捷。
19.制造快乐
之所以你能感受到喜悦和愉快，是因为脑内分泌了一种名叫多巴胺的物质，这种物质还能增进神经脑细胞的发育、扩展神经网络。你可以主动去制造去多巴胺，比如不时给自己设定一些易实现的目标：改善伙食、晚上和女朋友去看电影。当你一想起这些令人愉快的目标，你的大脑就会分泌多巴胺，而你也能更高效地完成工作。
20.判断自己是右脑型还是左脑型
右脑适合对图像、空间、音乐等信息进行处理，直觉和综合判断力强，同时具备信息合成、整体认知等能力。右脑发达的人通常擅长美术、音乐，但对数学感到头疼。而左脑则适合进行语言、计算的处理，行动方式是分析式和理论式的，一般左脑发达的人数学优秀，善于有逻辑地思考问题。能否高效用脑就得首判断自己是哪种脑型，因此只有做自己喜欢的事情，大脑才会更兴奋。
25.多睡觉
你没看错。睡觉可以让你更聪明。人在入睡后大脑依然在继续处理各类记忆，而当你醒来后，你会发现记忆力更好了。
26.吃姜黄
姜黄是一种调料，也是咖喱中常见的香料，其内含的姜黄色素有助于预防痴呆症。
27.定期运动
根据《锻炼和大脑的革命性新科学》一书中的理论，跆拳道、跳舞等运动可以提高大脑协调能力。哪怕宅在家里，你也可以拿着Wii的体感控制器，在电视屏幕前手舞足蹈锻炼大脑。
28.让手机歇会
不断查看手机短信和电子邮件会分散注意力，降低工作效率。如果可以的话，尝试在特定的时间将手机关掉，你就能专心工作了。
29.皱眉
别小看皱眉这样简单的动作，它会让你的思维变得更具批判性和分析性。
30.观看新知视频
用思想的力量来改变头脑，比如观看前沿科技、政治和艺术有关的视频，你会发现自己突然变得更善于思考了。
31.利用图片
一个能让你增强记忆的秘诀是：把你想要记住的东西和一幅生动的画面或图片相结合。
32.制造混乱
嗅觉和人的记忆密切相关，一般气味的刺激是和眼前事物一致的。可是如果鼻子闻到的是咖啡的香气，但看到的却是鱼的样子，那你的大脑就开始“混乱”了，而这种混乱却可以刺激脑部的一些神经，使得神经细胞分泌更多的神经递质，从而优化大脑机能。
33.肯定自己
不停地暗示自己、肯定自己，增强这种意识会使大脑的潜意识被慢慢激活，帮助你全力以赴地实现自己的目标。
34.玩动作游戏
适度玩一些动作和枪战类游戏可以提升你的反应速度，改善协调能力。
35.读聪明人的微博
有一些人的微博会让你大开眼界，比如预测了次贷危机的经济学家、获得文学大奖的小说家等。
36.说出来写下来
把想法转化为语言从脑里传递出来，之后再一次转化为文字或声音重新进入大脑进行分析。此时被大脑重新接收的信息又会被你过滤一遍，或许你可以产生更好的想法。
37.逛美术馆
这不仅让你看上去更聪明，欣赏艺术还能帮你减压，集中注意力。
38.玩猜谜游戏
文字游戏和猜谜能降低患痴呆症的风险。你喜欢玩填字游戏和数独游戏吗？不用再因为浪费时间而内疚了，要知道你是在“提升自己”。
39.活动手指
大脑所感受到的刺激很多是通过手指来传递的，比如弹钢琴、敲键盘。当你达到“盲打”的水平后，手指对大脑的刺激便会逐渐减少，因此你需要主动去练习一些新动作，比如通过带触控屏幕的电子设备去玩“切水果”等游戏。
40.吃黑巧克力喝红酒
黑巧克力和红酒里的黄酮类化合物有助提高记忆，现在你有借口喝酒了。
5. 通讯技术是扩展人的神经系统传递信息的功能的技术，这句话对吗
基本是对的。
但某种意义上讲，现代科技（包括通讯技术）都是为了满足人类欲望，将意志（人体内传输部分地通过神经系统）通过物质的体现，也就是意志传输“马路”的物质形式的拓展。
6. 计算与存储技术主要用于扩展人的什么功能 A效应器官 B神经系统 C大脑 D感觉器官
计算与存储技术主要用于扩展人的大脑功能，计算与存储属于人大脑的执行功能。
执行功能是允许认知控制行为所需的一套认知过程的总称：他负责选择并成功监测促进实现所选目标的行为。执行功能通过注意控制和认知抑制过滤无用信息和降低与抑制无关的刺激，处理和操纵在工作记忆中保存的信息，同时思考多个概念的能力，并以认知灵活性切换任务，抑制冲动性行为等。
(6)使用什么可以扩展神经系统扩展阅读
人的大脑功能：
1、运动功能
大脑的运动系统负责产生和控制运动。产生的运动从大脑通过神经传递到身体运动神经元，达到控制肌肉的作用。皮质脊髓束将运动信息从大脑，脊髓传递至到躯干和四肢。脑神将运动信息传递至眼睛，嘴巴和脸部区域。
2、感觉
感觉神经系统涉及感觉信息的接收和处理。这些信息通过特定的感受器官（视觉，嗅觉，听觉和味觉）的被接受传至大脑。
大脑从皮肤接收关于触摸，压力，疼痛，振动和温度的信息。从关节收关于关节位置的信息。感觉皮层位于运动皮质附近。
像运动皮质一样，具有与不同身体部位感觉相对应的区域。由感觉受器在皮肤上收集的感觉信息被转换为神经信号，其通过脊髓中的一束神经元传递至大脑。神经元沿脊髓的后部向上延伸到髓质的后部，在那里它们与“二阶”神经元连接。
然后，这些神经元向上移动到丘脑中的与“三级”神经元连接，并行进到感觉皮层。脊髓会传导关于疼痛，温度和总触觉的信息。神经元在脊髓上行进并与脑干网状结构中的二阶神经元连接，用于疼痛和温度，并且还可以在髓质的腹膜复合体上进行总体触摸。
3、语言
虽然传统上语言功能被认为是定位于威尔尼克区（Wernicke）和布洛卡区（Broca），但现在人们普遍认为，更广泛的皮层区域对语言使用有贡献。语言如何被大脑表征，处理和获取的是心理学和神经科学研究等领域正着力研究的一个问题。
4、情绪
尝试将某些大脑区域的喜怒哀乐等基本情绪相关联目前还存在着极大的有争议，一些研究没有发现与情绪相对应的特定位置。 杏仁核、眶额叶皮质、脑岛及外侧前额叶皮层区域似乎参与到了情绪的加工过程。
5、没执行功能
执行功能是允许认知控制行为所需的一套认知过程的总称：他负责选择并成功监测促进实现所选目标的行为。执行功能通过注意控制和认知抑制过滤无用信息和降低与抑制无关的刺激，处理和操纵在工作记忆中保存的信息，同时思考多个概念的能力，并以认知灵活性切换任务，抑制冲动性行为等。
参考资料来源：网络-大脑