其函式表達如下所示： y=
b+∑i
xiwi
y =b
+∑ix
iwi其中，w w
表示權值，
x' role="presentation" style="position: relative;">x
x表示輸入。y y
表示輸出。
線性神經元模型中，輸入xi可以被看作是 來自其他神經元的動作電位，該動作電位引起突觸的興奮。權重 wi 可以認為是對突觸的影響係數。wi 的值越大，輸入xi對神經元輸出的影響程度就越大。在乙個真正的神經元中，某些因素能夠決定 wi可以是突觸vescicles中的突觸前末梢的數量，或配體門控通道在突觸後膜的數量。二進位制閾值神經元可以表示為： y=
{輸入值
>閾值
= 1輸入值
閾值= 0' role="presentation" style="text-align: center; position: relative;">y={
輸入閾值
輸入值閾值
= 1= 0y=
{輸入值
>閾值
= 1輸入值
閾值= 0簡單的如果輸入值小於閾值，則輸出結果為0，如果輸入值大於閾值，則輸出結果為1.
綜合第一種神經元和第二種神經元可以得到relu。具體函式表示式如下所示： z=
b+∑i
xiwi
z =b
+∑ix
iwiy={
z0if z > 0
otherwise
y ={
zif z > 0
0otherwise
具體如下圖所示：
具體函式表達如下所示： z=
b+∑i
xiwi
z =b
+∑ix
iwiy=1
1+ex
p(−z
) y=1
1+ex
p(−z
)具體如下圖所示：
優點：使用邏輯回歸函式，並且導數光滑。
缺點：計算量大。
具體函式表達如下所示： z=
b+∑i
xiwi
z =b
+∑ix
iwip(s
=1)=
11+e
xp(−
z)p (s
=1)=
11+e
xp(−
z)輸出值是1或0，如果值很大，則可能輸出1（有很大概率），如果值很小，則輸出值可能是0（有很大概率）。
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