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→神经元（Neurons）
* 可能有一个''阈值'' <math>\theta_i</math>, 保持不变除非被学习函数改变,
* 可能有一个''阈值'' <math>\theta_i</math>, 保持不变除非被学习函数改变,
* 一个''激活函数'' <math>f</math> ，从 <math>a_i(t)</math>, <math>\theta_i</math>和网络输入<math>p_i(t)</math> 计算在给定时间<math>t+1</math>新的激活
* 一个''激活函数'' <math>f</math> ，从 <math>a_i(t)</math>, <math>\theta_i</math>和网络输入<math>p_i(t)</math> 计算在给定时间<math>t+1</math>新的激活
: <math> a_i(t+1) = f(a_i(t), p_i(t), \theta_i) </math>,
: <math> a_i(t+1) = f(a_i(t), p_i(t), {\theta_i}) </math>,
* 和一个 ''输出函数'' <math>f_{out}</math> 计算从激活的输出
* 和一个 ''输出函数'' <math>f_{out}</math> 计算从激活的输出
: <math> o_i(t) = f_{out}(a_i(t)) </math>.
: <math> o_i(t) = f_{out}(a_i(t)) </math>.