神经元模型

神经元模型是神经网络的基本组成单元，它模拟了生物神经元的结构和功能。一个典型的神经元模型包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部信号，隐藏层对信号进行处理和转换，输出层产生最终的响应。每个神经元都包含一个激活函数，用于将输入信号转换为输出信号。神经元之间的连接权重决定了信号在网络中的传递方式。通过训练过程，神经元模型可以自动学习和调整权重，从而实现对复杂数据的处理和分类。