Самым маленьким, атомарным компонентом нейронной сети является нейрон. Нейрон в контексте искусственных нейронных сетей представляет собой математическую модель, которая имитирует работу биологического нейрона.

Давайте подробнее рассмотрим, как функционирует нейрон и какие его основные компоненты:

• Входы (Inputs): Нейрон получает сигналы (данные) из других нейронов или из внешней среды. Каждый вход имеет определённый вес, который указывает на его важность.
• Веса (Weights): Это коэффициенты, которые умножаются на входные данные. Они настраиваются в процессе обучения нейронной сети, чтобы оптимизировать результаты.
• Сумматор (Summation function): Нейрон суммирует все входные данные, умноженные на их веса. Это позволяет определить общее значение, которое будет передано дальше.
• Активационная функция (Activation function): После суммирования, результат проходит через активационную функцию, которая определяет, будет ли нейрон активирован (т.е. передаст ли он сигнал дальше). Распространенные активационные функции включают сигмоиду, ReLU (Rectified Linear Unit) и tanh.
• Выход (Output): Нейрон передает свой выходной сигнал другим нейронам или на выход системы.

Таким образом, нейрон является основным строительным блоком нейронной сети, и его работа основана на математических операциях, которые позволяют сети обучаться и делать предсказания на основе входных данных.