大腦神經系統無論從構造和功能來講，都稱得上是乙個非常複雜的巨系統。
2023年8月，谷歌與霍華德休斯醫學研究所(hhmi)和劍橋大學合作，發布了一項最新深入研究果蠅大腦的研究成果——自動重建整個果蠅的大腦。果蠅的乙個重要優勢是它們的大小：果蠅的大腦相對較小，只有10萬個神經元，相比之下，老鼠的大腦有1億個神經元，人類的大腦有1000億個神經元。研究人員稱，由於成像的高解析度，即使只有一立方公釐的腦組織，也可以產生超過1000tb的資料。
其他神經元的訊號（輸入訊號）通過樹突傳遞到細胞體（也就是神經元本體）中，細胞體把從其他多個神經元傳遞進來的輸入訊號進行合併加工，然後再通過軸突前端的突觸傳遞給別的神經元。神經元就是這樣借助突觸結合而形成網路的。
如上圖所示，神經元1的軸突傳遞了4個訊號給神經元2，分別是輸入1、輸入2、輸入3和輸入4。而神經元2的輸出訊號（輸出1和輸出2）分別是神經元3的輸入訊號（輸入1和輸入2）。
如果輸入訊號之和超過神經元固有的邊界值（閾值），細胞體就會做出反應，向與軸突連線的其他神經元傳遞訊號，這稱為點火。
點火時神經元輸出的訊號大小時固定的。即便從鄰近的神經元接收到很大的刺激，或者軸突連線著多個神經元，這個神經元也只輸出固定大小的訊號。點火的輸出訊號是由"0" 或 "1"表示的數字資訊：
2023年， [mcculloch and pitts, 1943] 將神經元的工作過程抽象為上圖所示的簡單模型，這就是一直沿用至今的 "m-p神經元模型" 。
在這個模型中，神經元接收到來自 m 個其他神經元傳遞過來的輸入訊號，這些輸入訊號通過帶權重（weights）的連線進行傳遞，神經元接收到的總輸入值將與神經元的閾值進行比較，然後通過"啟用函式" (activation function)處理以產生神經元的輸出。神經元在訊號之和超過閾值時點火，不超過閾值時不點火。
所以點火的函式可以表示為：
其中，
然而，階躍函式具有不連續、不光滑等不太好的性質，因此實際常用sigmoid函式作為啟用函式，我將在後面的章節中介紹sigmoid函式。
下一章，我們將介紹神經網路的雛形——感知機
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