神经网络的基本单元是人工神经元，也称为感知器。它模拟了人脑中神经元的工作方式，用于处理输入数据并生成输出结果。
人工神经元由三个主要部分组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部信息并将其传递给隐藏层，隐藏层对输入进行处理和转换，然后输出层将处理后的信息传递给下一层或用户。
1. 输入层：输入层接收外部信息并将其传递给隐藏层。每个输入都有一个对应的权重值，这些权重值表示输入与隐藏层的连接强度。当输入信号通过输入层时，它们会与权重值相乘，并将结果加到激活函数上，得到一个加权和。
2. 隐藏层：隐藏层对输入进行转换和处理。每个神经元都接收来自其前一层的输入和自身的权重值。隐藏层中的神经元会根据输入和权重计算激活值，然后将激活值传递给输出层。
3. 输出层：输出层接收隐藏层的输出，并根据需要将其转换为适当的形式。每个输出都有一个对应的权重值，这些权重值表示输出与隐藏层的连接强度。当输出信号通过输出层时，它们会与权重值相乘，并将结果加到激活函数上，得到一个加权和。
激活函数是神经网络中的关键组件，它根据输入调整神经元的输出。常见的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。
在训练过程中，神经网络通过反向传播算法不断调整权重值，使网络能够更好地拟合训练数据。这个过程被称为学习过程。一旦网络收敛，就可以用它来预测新的输入数据。
总之，人工神经元是神经网络的基本单元，它通过接收输入、处理数据、计算激活值和传递输出来实现对外部信息的学习和处理。神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层和输出层，以及相应的权重值和激活函数。
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