本文从单个神经元的角度解释神经网络如何解决复杂的非线性问题。通过举例说明，神经元可以实现"与"、"或"等基本逻辑操作，而更复杂的"异或"操作则需要多层神经元的组合。神经网络的构建类似于数字电路，通过简单逻辑单元的组合来处理复杂的判断问题。
我们知道神经网络里面有很多的层，每一层又有很多的神经元。看起来就非常复杂，似乎输入与输出都很凌乱，对它的理解也很难。那么我们可以从单个神经元入手，考虑单个神经元的输入与输出之间的关系，再扩展到整个神经网络。
从图中可以得到：
hθ(x)=g(−30+20x1+20
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