Иску́сственный нейро́н (математический нейрон Маккаллока — Питтса, формальный нейрон) — узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона. Математически, искусственный нейрон обычно представляют как некоторую нелинейную функцию от единственного аргумента — линейной комбинации всех входных сигналов. Данную функцию называют функцией активации или функцией срабатывания, передаточной функцией. Полученный результат посылается на единственный выход. Такие искусственные нейроны объединяют в сети — соединяют выходы одних нейронов с входами других. Искусственные нейроны и сети являются основными элементами идеального нейрокомпьютера. (Википедия)
Иску́сственный нейро́н (математический нейрон Маккаллока — Питтса, формальный нейрон) — узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона. Математически, искусственный нейрон обычно представляют как некоторую нелинейную функцию от единственного аргумента — линейной комбинации всех входных сигналов. Данную функцию называют функцией активации или функцией срабатывания, передаточной функцией. Полученный результат посылается на единственный выход. Такие искусственные нейроны объединяют в сети — соединяют выходы одних нейронов с входами других. Искусственные нейроны и сети являются основными элементами идеального нейрокомпьютера.
Все значения словосочетания «искусственный нейрон»Перцептрон представлял собой модель искусственного нейрона с возможностью обучаться и адаптироваться к новым данным.
Каждый искусственный нейрон принимает входные сигналы, выполняет математические операции над ними, такие как взвешивание и суммирование, и затем передаёт результат следующему слою нейронов.
Сначала создадим модель работы искусственного нейрона, а затем научимся моделировать сеть из множества нейронов.