专业名词介绍如下：
专业名词是指特定领域对一些特定事物的统一的业内称谓，该词运用在各行各业中。
基础名词示例解释
1. 神经元
就像神经元构成我们大脑的基本组成部分一样，神经元形成神经网络的基本结构。想想当我们人脑获得一个新信息时我们会做什么，当我们得到信息时，我们会处理它，然后生成一个输出。
类似的，神经网络中的神经元接收一个输入，处理它并产生一个输出，输出被发送到其他神经元进行进一步的处理，或者直接输出。
2. 权重
当输入进入神经元时，会乘以一个权重。例如，如果一个神经元有两个输入，那么每个输入都会有一个相关的权重分配给它。我们在模型训练过程中随机初始化权重，并更新这些权重。
神经网络经过训练后，赋予重要的输入更高的权重，而被认为不重要的输入会得到不那么重要的权重。0的权重表示该特性是无关紧要的。
让我们假设输入为a，和与a相关的权重W1。经过节点后，输入变成了a*W1。
3. 偏置
除了权重，另一个线性组件应用于输入，称为偏置。它被添加到输入的权重乘法的结果中。
这种偏置主要是为了改变权重的范围。
在添加偏置后，结果看起来像a*W1+偏置。这是输入变换的最后一个线性分量。
4.激活函数一旦将线性分量应用于输入，就会应用非线性函数。这是通过将激活函数应用到线性组合来完成的。
激活函数将输入信号转换为输出信号。激活函数应用后的输出看起来像f(a*W1+b)，f()是激活函数。
在下面的图中，我们有n个输入，从X1到Xn，以及相应的权重Wk1到Wkn。我们有一个偏置值，即bk，权重首先乘以相应的输入，加上偏置，***同组成u。
激活函数被应用于u，即f（u），我们从神经元接收最终输出，如yk=f（u）。