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[[File:Complete neuron cell diagram zh.png|thumb|right|300px|神经细胞结构示意图]]

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感知机是生物[[神经细胞]]的简单抽象。神经细胞结构大致可分为：[[树突]]、[[突触]]、[[细胞体]]及[[轴突]]。单个神经细胞可被视为一种只有两种状态的机器——激动时为『是』，而未激动时为『否』。神经细胞的状态取决于从其它的神经细胞收到的输入信号量，及突触的强度（抑制或加强）。当信号量总和超过了某个阈值时，细胞体就会激动，产生电脉冲。电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元。为了模拟神经细胞行为，与之对应的感知机基础概念被提出，如权量（突触）、偏置（阈值）及激活函数（细胞体）。

感知机是生物[[神经细胞]]的简单抽象。神经细胞结构大致可分为：树突、突触、细胞体及轴突。单个神经细胞可被视为一种只有两种状态的机器——激动时为『是』，而未激动时为『否』。神经细胞的状态取决于从其它的神经细胞收到的输入信号量，及突触的强度（抑制或加强）。当信号量总和超过了某个阈值时，细胞体就会激动，产生电脉冲。电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元。为了模拟神经细胞行为，与之对应的感知机基础概念被提出，如权量（突触）、偏置（阈值）及激活函数（细胞体）。

虽然[生物神经元模型]的复杂性是通常是理解神经行为所必须的。但研究表明，类感知机的线性模型也可以产生一些在真实神经元中看到的行为。<ref>Morel, D., Singh, C. & Levy, W.B. J Comput Neurosci (2018). http://rdcu.be/FDUo</ref><ref>Cash, Sydney, and Rafael Yuste. "Linear summation of excitatory inputs by CA1 pyramidal neurons." Neuron 22.2 (1999): 383-394.APA</ref>.

虽然[生物神经元模型]的复杂性是通常是理解神经行为所必须的。但研究表明，类感知机的线性模型也可以产生一些在真实神经元中看到的行为。<ref>Morel, D., Singh, C. & Levy, W.B. J Comput Neurosci (2018). http://rdcu.be/FDUo</ref><ref>Cash, Sydney, and Rafael Yuste. "Linear summation of excitatory inputs by CA1 pyramidal neurons." Neuron 22.2 (1999): 383-394.APA</ref>.