神经网络的核心构成单元是神经元，这种数学模型是人工对生物神经细胞行为的抽象表现。可以说，生物神经细胞是神经网络理论的基础，因为其特性直接决定了神经元的数学模型构建。因此，深入理解生物神经细胞的行为至关重要。

神经网络的结构设计灵感来源于生物学的神经细胞连接模式。研究神经细胞之间的互动方式，揭示它们如何相互作用，对于构建有效的人工神经网络至关重要。这种模仿自然界的连接方式，使得神经网络能够模拟复杂的信号处理和信息传递。

作为神经网络的基石，神经元的功能和工作原理需要我们仔细探究。包括其生物学解剖结构，信息是如何接收、处理和传递的，以及如何通过数学模型来精确描述。只有理解了神经元，我们才能真正触及神经网络的核心和奥秘。

扩展资料

模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。