相對於機器而言，生物的大腦似乎以並行方式處理訊號，其計算具有模糊性。生物大腦的基本單元是神經元。儘管神經元有多種形式，但是所有的神經元都是將電訊號從一端傳輸到另一端，沿著軸突，將電訊號從樹突傳到樹突。然後，這些訊號從乙個神經元傳遞到另乙個神經元。
接下來看一下神經元是如何工作的。它接受了乙個電訊號輸入，輸出另乙個電訊號。但是生物神經元與簡單的線性函式不一樣，不能簡單地對輸入做出響應，生成輸出。根據生物學家觀察，神經元在接受乙個電訊號後不會立即反應，而是會抑制輸入，直到輸入增強，強大到可以觸發輸出。換句話說，輸入的電訊號必須達到一定的閾值才會觸發輸出。這是由於神經元不希望傳遞微小的雜訊訊號，而只是傳遞有意識的明顯訊號。在卷積神經網路中，啟用函式用於模擬這種現象。即輸入達到閾值時，神經元就激發了。一般用s函式（sigmoid function）。
生物的神經元可以接受多個輸入。對於多個輸入，可以將它們簡單的進行相加，得到最終總和，作為s函式的輸入，然後得出結果，這反映了神經元的工作機制。如果組合訊號不夠強大，那麼s閾值函式（啟用函式）的效果是抑制輸出訊號。如果輸入訊號總和足夠大，s函式的效果就可以激發神經元。
神經網路 神經元
從生物上來說，神經元就是神經細胞的別稱。神經元最主要的兩個特性 興奮性和傳導性。興奮性 神經元的興奮性具有一種很特殊的現象，當刺激強度未達到某一閾限值時 限值的概念為人工神經元模仿提供了理論依據，傳輸函式中大多數函式都是依據此原則來輸出的 神經衝動不會發生，而當刺激強度達到該值時，神經衝動發生並能瞬...
機器學習 05 神經元神經網路
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神經網路之softmax神經元
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