神经网络节点是指神经网络中的一个基本单元，也被称为神经元。
它模拟了生物神经元的功能，接收输入信号并通过激活函数处理后产生输出信号。
神经网络节点通常由多个输入连接和一个输出连接组成，每个输入连接都有一个对应的权重，用于调节输入信号的重要性。
节点的输出信号可以作为其他节点的输入信号，从而构成了复杂的神经网络结构。
神经网络节点的主要作用是对输入信号进行加权求和，并通过激活函数将结果映射到一个特定的范围内，以实现非线性的映射关系。
通过连接多个节点，神经网络可以进行复杂的模式识别和数据处理任务。
神经网络节点是神经网络的基本计算单元，通常称为节点或单元。它接收来自其他节点或外部源的输入并计算输出。节点可以看作是对输入数据乘上一定的权重后，进行函数处理。每个节点由一个神经元（neuron）构成，通常称为“神经元模型”。
神经元是一种运算模型，模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。每个神经元接收到来自其他神经元的输入信号，并将该输入信号传递到神经元的下一层。
每个神经元都包含一个加权求和函数，将接收到的所有输入信号进行加权求和后，再通过一个激活函数（如sigmoid函数、ReLU函数等），将输出结果作为该节点的输出。
