M-P 神经元

「M-P 神经元模型」由美国心理学家 Mc Culloch 和数学家 Pitts 提出的最早神经元模型之一，旨在寻求用于开发和测试神经元的数学模型。

神经元是神经网络的基本计算单元，一个神经元是由多个输入、一个输出、一个内部反馈和阈值组成的非线性单元。

• 输入：接收到来自 个其他神经元传递过来的信号，输入信号通过代权重的链接进行传递。
• 处理：神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较
• 输出：通过激活函数处理易产生神经元的输出。

粗略地说，神经网络是一组相连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权值相连。将多个神经元按照一定的层次连接起来，就构成了人工神经网络。