人工神经元是从生物神经元得到启发而出现的，因此研究人员在研究人工神经网络的结构和算法时常常思索人脑的结构、功能问题。但由于人类对人脑的了解并不深入，无法有效地指导人们对大脑的模拟工作，于是人们不得不越过生物神经的实际构造而去寻求能实现有用功能的人造结构。尽管人脑神经网络与人工神经网络之间的联系如此微弱，但人们还是经常将人工神经网络与人脑神经网络在功能上进行比较，以获得人工神经网络对人脑神经在功能上尽可能相似的模拟。
人脑细胞具有接收、处理、传递电化学信号的能力是身体其他部分细胞所不具有的，正是大脑细胞的这一特点构成了大脑复杂、完善的“通信系统”和信号处理功能。图6.1给出了一个典型人脑神经元的结构。图中连接细胞体之间的细纤维称为树突，树突数量非常多，其作用是收集其他神经元传出的信息，是神经元的输入通道。两个神经元的树突交汇处称为突触，其作用是传递各神经元间的信息，而且信息是单向的。如果某个突触传来的信号使该神经元起到兴奋的作用，则称其为兴奋突触；反之则称为抑制突触。同时，突触的连接强度代表了两个神经元间信号传递时耦合的紧密程度，不同的精密程度相当于作用信号不同的“权重”，正权重表示兴奋作用，负权重表示抑制作用。所有输入信号加权后的综合结果作为神经元的输入，当使神经元兴奋的输入信息总量超过某一阈值时，该神经元就被激活，并经树突向其他神经元发出信息，这一特性被人工神经元采用，也是人工神经元信息传递具有的最基本特性。
图6.1 生物神经元示意图
综上所述，生物神经元具有以下基本特性：
（1）神经元具有多输入、单输出的特性。(www.xing528.com)
（2）神经元具有非线性输入、输出的特性。
（3）各神经元间传递信号的强度是可变的，输入的信号有兴奋作用和抑制作用之分。
（4）神经元的输出响应取决于所有输入信号的加权结果，当输入超过某一阈值时该神经元被激活，否则该神经元处于抑制状态。
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