神經系統的基本計算單位是神經細胞或神經元。生物神經元
有。•樹突（輸入）神經元
•細胞體
•軸突（輸出）
人工神經網路是受人類神經啟發的連線主義者大規模並行系統系統。它的單位神經元通過稱為突觸相互連線。每個神經元作為主要的計算單位，它僅執行乙個非常簡單的操作：將其加權輸入求和，對總和應用特定的啟用函式。然後，該值表示神經元的輸出。如此大的簡化（根據生物學神經元），被認為是合理的足夠，並且已成功用於多種型別的人工神經網路（fausett 1994）。
神經元x i獲得輸入訊號x i和連線權重w i的相關權重，該值可選地稱為新增偏差b i以便相對於原點移動總和。計算輸入的加權和然後加上偏差，以便我們獲得乙個稱為刺激或神經元s i的內部電位的值。後它通過啟用函式f轉換為輸出值o i，
前饋網路，其中從輸入單元到輸出單元的資料流為嚴格前饋。資料處理可以擴充套件到多個（層）單元，但不能存在反饋連線，即從單元輸出擴充套件到
同一層或先前層中單元的輸入。
迴圈網路包含反饋連線。與前饋相反網路，網路的動態屬性很重要。在某些情況下，單元的啟用值經過鬆弛過程，因此網路將演化進入穩定狀態，其中這些啟用不再更改。在其他應用中輸出神經元啟用值的變化非常明顯，因此動態行為構成了網路的輸出
感知器是最簡單的人工神經網路，它是線性的，並且基於閾值θ傳遞函式。感知器只能用二進位制對線性可分離的案例進行分類目標1或0。
感知器演算法由弗蘭克（frank）於2023年在康奈爾航空實驗室發明羅森布拉特（beale and jackson 1992）。單層感知器沒有先驗知識，因此初始權重是隨機分配的。感知器對所有加權輸入求和，如果總和高於閾值（一些預定值），則表示已啟用（輸出= 1）
輸入值會顯示給感知器，並且**的輸出是否與所需的輸出相同輸出，則認為效能令人滿意，並且未更改權重。然而，如果輸出與所需輸出不匹配，則需要更改權重以減少誤差。
人工神經網路訓練
必須配置神經網路，以便產生一組輸入的應用（「直接」或通過放鬆過程）所需的一組輸出。設定力量的各種方法連線存在。一種方法是使用先驗知識明確設定權重。另一種方法是通過提供教學模式並根據其權重改變來「訓練」神經網路一些學習規則。
我們可以將學習情況分為兩種不同的型別。這些是：
• 監督學習或聯合學習，通過提供網路來訓練網路
輸入和匹配的輸出模式。這些輸入輸出對可以由
外部老師或包含網路的系統（自我監督）。
• 無監督的學習或自我組織，其中訓練（輸出）單位以響應
輸入中的模式簇。在這種正規化中，系統應該發現
輸入人口的統計顯著特徵。與監督學習不同
範例中，沒有先驗的類別可以將模式分類；
相反，系統必須開發自己的輸入刺激表示
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