（二）从生物神经元来学习人工神经元基本模型的工作原理

生物神经元：
上图所示为生物学中一种最常见的神经元类型，主要由树突、细胞体和轴突组成。其各部分主要职责为：
1.树突：从其他多个神经元处接受神经递质并转为电信号；
2.细胞体：处理从树突得来的所有电信号，如果信号值达到了动作电位，则会向轴突方向传递新的电信号；
3.轴突：向其他神经元发送信号。
因为一个神经元树突上的分支很多，因此可以接受很多来自其他神经元的信号，但是轴突只有一个，因此即使轴突与其他很多神经元相连，该细胞发送给其他细胞的信号只能是相同的。
人工神经元：
人工神经元是对生物神经元的一个抽象，将神经元之间信号的传递理解为数值的传递。
上图是抽象出来的人工神经单元，左边的部分对应生物神经元的树突，中间的圆圈对应细胞体，右边对应轴突。其传递的原理和生物盛景园类似，树突接收输入，细胞体处理后，由轴突将新的信号传递出去。
如果树突接收到的输入有n个，则我们记住每一个输入为x_i，神经元的输出为y,神经元的信息传递可以写成

因为神经元之间的连接强度和动作电位有所区别，例如我们在记忆或遗忘的过程，也许神经元之间的连接强度越强，某件事就记忆的越深刻。所以神经元之间的还要再加入连接强度和动作电位两个东西。
因此我们在树突得每一条边上都增加了一个权重系数，也就是连接强度。至于动作电位这个东西，就相当于神经元接受的输入信号的总和，减去动作电位后，再去作为输出，为此我们在细胞体上增加了一个偏置b,来代表动作电位。如下图所示

其中f（）为输入信号和输出信号的转换函数，这些转换函数都具有饱和特性，常见的转化函数如下图所示：

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