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3.神经元的结构模型
神经元可以看成是一个具有多输入，单输出的非线性器件，如图
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其中，xo,x1,…xn-1为输入信号，wo,w1,…,wn-1为各输入到神经元的权值，y为输出信号。上述模型可描述为
其中， 为阈值，f为一非线性函数，一般有三种类型：阈值型，分段线性型和S型，如图
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目前已经建立了几十种神经网络模型，从结构上看可分为两种：层次网络和非层次网络，层次网络中按神经元排列，组成输入层，中间层(亦称隐含层，可有多层)和输出层。神经元之间的相互连接分为三种：每层神经元只接受前一层神经元输入的网络称为前向网络；从输出层到输入层有反馈的网络称为反馈网络；还有一种网络允许同层次神经元的互连。非层次的网络中任意两个神经元之间都可以存在连接。从信息类型来看，可分为连续型网络和离散型网络。