神经网格

神经元模型

神经元接受到来自n个其他神经元传递过来的信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接受到的总输入值将于神经元的阈值进行比较，然后通过激活函数处理以产生神经元的输出。

感知机

感知机由两层神经元组成,只能解决线性问题。

多层网络

解决非线性问题需使用多层功能神经元。
输入层与输出层之间的称为隐含层；
如下图所示的为“多层前馈神经网络”每层神经元与下一层神经元全互连，神经元之间不存在同层、跨层连接。

神经网络的学习过程，就是根据训练数据来调整神经元之间的“连接权”以及每个功能神经元的阈值。