神经元在人工智能领域指人工神经元，是构建人工神经网络的基本计算单元，其设计灵感源自生物神经系统。每个神经元接收多个输入信号，每个输入乘以相应的权重后求和，再通过一个激活函数（如Sigmoid或ReLU）处理，最终产生一个输出。这种结构模拟了生物神经元的兴奋与抑制机制，使人工神经元能够执行简单的非线性计算，是深度学习模型的核心基础。
在AI产品开发的实际落地中，神经元通过组合成多层网络结构，驱动了图像识别、自然语言处理等应用。例如，在智能客服产品中，循环神经网络（RNN）的神经元处理序列数据以生成自然响应；在自动驾驶系统中，卷积神经网络（CNN）的神经元提取视觉特征进行物体检测。产品经理需理解神经元的权重调整和激活函数选择对模型性能的影响，以优化超参数、评估计算资源需求，并确保产品在真实场景中的高效性和鲁棒性。
延伸阅读推荐Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《深度学习》（Deep Learning，MIT Press，2016年），以及Warren S. McCulloch和Walter Pitts在1943年发表的论文「神经活动中固有思想的逻辑演算」（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity），以深入理解神经元的历史演进和数学模型。
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