人工神經元（artificial neuron）

人工神經元，是搭建神經網路的那個最小的「拿主意的小單元」。想像一位選民在投贊成或反對票前，要掂量幾條新聞：每條新聞對他的分量有輕有重，他本人也偏向某一邊，把所有東西加在一起後才下決定。人工神經元對數字做的正是這件事。它接收幾個輸入，給每個輸入打一個表示重要程度的分數，叫做權重，把它們全部加起來，再加上一個固定的「推一把」的量，叫做偏置，最後讓這個總和穿過一個小小的「整形」函數，得出一個輸出數字。

說得更精確些：如果輸入是一些數字，每個數字配一個權重，神經元先算出加權和（輸入乘以權重，全部相加），加上偏置，再把這個單一的數字餵進一個激活函數。激活函數讓神經元不只會做單純的算術——它可以把結果壓進某個範圍，或者在結果為負時把它清零。這個輸出隨後成為下一層神經元的輸入。整台機器就這麼簡單：一個加權和，加一個偏置，過一個函數。

這個想法粗略地受到腦細胞的啟發——腦細胞在收到足夠信號時會「放電」——但這種相似只是一個比喻，而非複製。真正的神經元要複雜得驚人。人工神經元之所以強大，靠的並不是任何單個神經元（單個神經元只能畫一條筆直的分界線），而是把成千上萬乃至上百萬個連在一起，讓整個網路能夠表達豐富的、彎曲的模式。孤身一個，神經元幾乎微不足道；聚成一群，它們就成了靈活的學習者。