本文介绍了神经网络的基础知识，从人类神经系统原理出发，详细阐述了人工神经元的建模，包括神经元的加权输入、阈值及转移函数的概念。文章探讨了多种类型的转移函数，如阈值型、非线性和概率型，为理解神经网络的工作原理提供了基础。
01 | 人类神经系统原理
生物神经元间的信号通过突触来传递。通过它，一个神经元内传送的冲击信号将在下一个神经元内引起响应，使下一个神经元兴奋，或阻止下一个神经元兴奋。人体内有上百亿个神经细胞，这些神经细胞通过突触连接可以构成许多不同的路径，来传递信息。
一个神经元有两种状态——兴奋和抑制。平时处于抑制状态的神经元，当接收到其它神经元经由突触传来的冲击信号时，多个输入在神经元中以代数和的方式叠加。（进入突触的信号会被加权，起兴奋作用的信号为正，起抑制作用的信号为负）。如果叠加总量
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