神经网络之网络基础第2关：神经元

任务描述

本关任务：通过学习神经元的相关知识，编写一个线性神经元模型。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：

1. 神经元模型；
2. pytorch中torch.mm(a,b)函数的使用。

神经元模型

神经元是神经网络操作的基本信息处理单位，是神经网络实现的基础。神经元模型有三个基本元素： 1.突触或连接链集。每一个都由其权值或者强度作为特征。具体来说，在连到神经元k的突触j上的输入信号xj​乘以k的突触权值wkj​； 2.加法器。用于求输入信号被神经元的相应突触加权的和； 3.激活函数。用来限制神经元输入振幅。 其基本结构如下图1：

图中的神经元模型还包括一个外部偏置（bias），记为bk​。偏置bk​的作用是根据其为正或是为负，相应地增加或降低激活函数的网络输入。其数学公式如下：

​uk​=j=1∑m​wkj​xj​yk​=φ(uk​+bk​)​

其中x1​,x2​,...,xm​是输入信号，wk1​,wk2​,...,wkm​为神经元k的突触权值，uk​是输入信号的线性组合器的输出，bk​为偏置，激活函数为φ(⋅)，yk​神经元输出信号