Нейрон — это основная единица нейронной сети, которая моделирует нейроны мозга человека. Он содержит несколько входов и один выход, а также функцию активации, которая обрабатывает входные сигналы и переводит их в выходной сигнал.

Каждый нейрон имеет входные сигналы, которые поступают на него через связи или дендриты, а выходной сигнал передается на другие нейроны через аксоны или связи. Количество входных сигналов, которые принимает нейрон, равно количеству дендритов. Дендриты отвечают за сбор информации и пересылают ее на нейрон. Передача сигнала через связи происходит в виде электрических импульсов, которые называются спайками.

Функция активации — это математическое выражение, которое определяет, как нейрон должен преобразовывать входные сигналы, чтобы получить выходной сигнал. Функция активации может быть различной, например, сигмоидальной, гиперболической тангенсной или ректифицированной линейной.

Сигмоидальная функция активации используется для бинарных задач, где выходной сигнал может быть либо 0, либо 1. Гиперболическая тангенсная функция активации также используется для бинарных задач, но позволяет получать более разнообразные значения выходного сигнала. Ректифицированная линейная функция активации используется для задач регрессии, где нужно прогнозировать числовое значение.

Когда входные сигналы поступают на нейрон, они умножаются на веса связей между нейронами, и результаты суммируются. Затем входные значения функции активации обрабатываются этой суммой, которая приводит к выходному сигналу нейрона.

Нейроны работают в совокупности, образуя нейронную сеть. Каждый нейрон может быть связан с несколькими другими нейронами, и сигналы могут передаваться в обоих направлениях. Эти связи могут быть уделены различной важности, что отражается в установленных для них весах.

Когда нейронная сеть выполняет задачу, каждый нейрон предоставляет выходные данные, которые передаются следующему нейрону в цепочке. Выходы последнего слоя с нейронами представляют финальный результат нейронной сети.

Нейроны используются в нейронных сетях для решения сложных задач в разных областях, таких как распознавание образов, прогнозирование и определение категорий. Нейронные сети могут использоваться для обработки данных, которые не могут быть легко обработаны с помощью других методов их анализа, из-за того, что такие данные содержат комплексные взаимосвязи и зависимости.