神经细胞需要多种营养物质来维持其正常功能和健康，这些营养物质包括：葡萄糖：葡萄糖是神经细胞的主要能量来源，为其提供能量来进行各种生理活动；氨基酸：氨基酸是神经细胞蛋白质的组成单位，参与构建和修复细胞结构，以及合成神经递质；维生素：维生素参与神经细胞的代谢和功能调节，如维生素B1参与能量代谢，维生素B12参与神经髓鞘的合成；矿物质：矿物质参与神经细胞的电解质平衡，如钠、钾、钙、镁等参与兴奋的传导；脂类：脂类是神经细胞膜的重要组成部分，参与神经递质的合成和细胞信号的传递。
神经细胞的数量并不是决定大脑强弱的关键因素。虽然神经细胞的数量在一定程度上决定了大脑的处理能力，但更重要的是神经细胞之间的连接和信息传递。每个神经细胞与其他神经细胞的连接数量决定了大脑的信息处理能力。此外，神经细胞的传递速度和效率也是影响大脑功能的重要因素。因此，虽然神经细胞的数量在一定程度上决定了大脑的处理能力，但更重要的是神经细胞之间的连接和信息传递。
以下是神经网络中五种基本算法：
1. 反向传播算法（Backpropagation）：反向传播是一种广泛使用的神经网络训练算法，主要用于数据分类、模式识别、预测等方面。反向传播是一种基于梯度下降的算法，通过计算预测输出与真实值之间的误差，并将误差反向传播到网络中进行权重调整，从而最小化误差。
2. 硬件学习算法（Hebbian Learning）：硬件学习是一种用于模拟神经网络的学习机制，并模拟神经元之间的连接和适应。这种学习算法通常是基于输入和输出之间的相互作用，较为简单且易于理解，但是也较为有限。
3. 共振理论算法（Resonance Theory）：共振理论是一种基于竞争性学习的算法，该算法使用竞争性的学习机制对输入进行分类和识别。
4. 自组织算法（Self-Organizing）：自组织算法是一种基于特征映射的算法，通过训练数据的输入和输出之间的关系，学习建立特定输入的映射连接，从而实现自组织学习的效果。
5. 随机神经网络算法（Stochastic Neural Network）：随机神经网络通过引入随机性和噪声，从而减少神经网络中出现局部极值的可能性，并增加网络的探索性，提高网络的泛化能力。随机神经网络在数据分类和估计方面都有一定的优势。