人工神经元是人工神经网络的基本组成单元，它模拟了生物神经元的基本功能。
人工神经元接收输入信号，对这些信号进行加权求和，并通过一个激活函数来产生输出信号。激活函数通常是一个非线性函数，用于限制神经元的输出。
人工神经元的设计和连接方式决定了人工神经网络的性质和能力。通过调整权重和激活函数，可以训练人工神经网络来学习输入和输出之间的模式和关系。
人工神经元在机器学习、深度学习和神经计算等领域中得到广泛应用，用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
神经网络中正则化是为了干什么

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