人工神经网络/生物神经网络
< 人工神经网络
在生物神经网络的情况下，神经元是具有轴突和树突的活细胞，它们通过电化学突触形成相互连接。信号通过细胞体（胞体）从树突到轴突以电脉冲的形式传递。在轴突的突触前膜中，电信号被转换为各种神经递质形式的化学信号。这些神经递质以及突触中存在的其他化学物质形成了下一个细胞的树突的突触后膜接收到的信息，然后将其转换为电信号。
此页面将简要概述生物神经网络，但读者需要查找更好的来源以更深入地了解该主题。
上图显示了突触模型，显示了突触的化学信息从轴突移动到树突。然而，突触不仅仅是化学信号的传输介质。突触能够根据接收到的信号流量进行自我修改。通过这种方式，突触能够从过去的活动中“学习”。这种学习是通过连接的加强或削弱来实现的。外部因素也会影响突触的化学特性，包括身体化学和药物。
细胞有多个树突，每个树突接收加权输入。输入由信号通过的突触强度加权。细胞的总输入是所有此类突触加权输入的总和。神经元利用阈值机制，因此低于某个阈值的信号会被忽略，但高于阈值的信号会导致神经元发出放电。神经元遵循“全或无”的放电方案，在这方面类似于数字组件。神经元放电后，必须经过一定的折射期才能再次放电。
生物神经系统是异质的，因为存在许多不同类型的细胞，它们具有不同的特性。生物系统也以宏观秩序为特征，但在微观层面上几乎是随机的互连。细胞水平的随机互连通过突触的学习过程以及附近神经元之间新突触的形成转化为计算工具。