- 定义
- 在神经网络中，神经元是基本的计算单元。它模拟了生物神经元的基本功能，接收来自其他神经元或外部输入的信号，对这些信号进行处理，并将处理后的结果输出给其他神经元。从数学和计算的角度来看，神经元是一个多输入单输出的计算节点。
- 结构和工作原理
- 输入部分：一个神经元可以有多个输入，用向量表示为，这些输入可以来自其他神经元的输出或者外部数据。每个输入都有一个与之对应的权重，权重表示了该输入对于神经元的重要性。
- 加权求和：神经元首先对输入进行加权求和操作。计算方式为，其中是偏置（bias）。偏置可以理解为神经元的内部状态或者激活阈值，它使得神经元能够在输入为 0 时也能有输出。例如，在一个简单的线性神经元模型中，如果没有偏置，当所有输入都为 0 时，输出也会为 0，而偏置的存在可以改变这种情况。
- 激活函数：加权求和后的结果通常会经过一个激活函数来产生神经元的输出。激活函数的作用是引入非线性因素，因为如果没有激活函数，多层神经网络就会等价于一个线性模型，无法处理复杂的非线性问题。常见的激活函数有 Sigmoid 函数，它的输出范围是；ReLU（Rectified Linear Unit）函数，当时，输出为，当时，输出为 0。例如，在图像识别的神经网络中，ReLU 激活函数可以有效地加速训练过程并且能够处理图像数据中的复杂非线性关系。
- 神经元在神经网络中的作用
- 信息传递和处理：神经元通过连接形成神经网络的层次结构。在一个前馈神经网络中，输入层的神经元接收外部数据输入，经过隐藏层神经元的层层处理，最后由输出层神经元产生最终的输出结果。例如，在一个用于手写数字识别的神经网络中，输入层神经元接收手写数字图像的像素值，经过多个隐藏层神经元对图像特征的提取和抽象，输出层神经元输出该数字属于各个数字类别（0 - 9）的概率。
- 构建复杂的函数映射：通过大量神经元的组合和连接，可以构建出非常复杂的函数映射关系。随着神经网络层数的增加和神经元数量的增多，能够拟合的数据分布和函数关系也越来越复杂。例如，一个深度神经网络可以用于拟合一个高度复杂的非线性时间序列数据的预测模型，神经元之间的连接权重在训练过程中不断调整，以实现对数据的最佳拟合。