Нейрон в искусственной нейронной сети представляет собой базовую единицу обработки информации. Он основан на биологических нейронах головного мозга человека и имитирует их основные функции. Нейрон получает входные сигналы, обрабатывает их при помощи некоторой функции активации и передает выходной сигнал на следующий слой нейронов.
Структура искусственного нейрона состоит из трех основных компонентов: весов, сумматора и функции активации. Веса отвечают за важность каждого входного сигнала, сумматор вычисляет взвешенную сумму входных сигналов, а функция активации решает, будет ли активирован нейрон и передаст ли он информацию на следующий слой нейронов.
Нейронные сети состоят из множества нейронов, объединенных в слои. Информация передается от входного слоя через скрытые слои к выходному слою. Каждый слой нейронов обладает своими весами, которые настраиваются в процессе обучения нейронной сети.
Эффективность и точность работы искусственной нейронной сети зависит от правильного выбора архитектуры сети, оптимального числа слоев и нейронов, а также от правильного обучения с учетом задачи, которую необходимо решить.