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神經(jīng)元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。輸入可以類比為神經(jīng)元的樹突，而輸出可以類比為神經(jīng)元的軸突，計算則可以類比為細胞核。

下圖是一個典型的神經(jīng)元模型：包含有3個輸入，1個輸出，以及2個計算功能。

注意中間的箭頭線。這些線稱為“連接”。每個上有一個“權(quán)值”。

連接是神經(jīng)元中最重要的東西。每一個連接上都有一個權(quán)重。

一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法就是讓權(quán)重的值調(diào)整到最佳，以使得整個網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果最好。

我們使用a來表示輸入，用w來表示權(quán)值。一個表示連接的有向箭頭可以這樣理解：在初端，傳遞的信號大小仍然是a，端中間有加權(quán)參數(shù)w，經(jīng)過這個加權(quán)后的信號會變成a*w，因此在連接的末端，信號的大小就變成了a*w。

在其他繪圖模型里，有向箭頭可能表示的是值的不變傳遞。而在神經(jīng)元模型里，每個有向箭頭表示的是值的加權(quán)傳遞。

如果我們將神經(jīng)元圖中的所有變量用符號表示，并且寫出輸出的計算公式的話，就是下圖。