Нейроны, используемые в большинстве нейронных сетей, имеют структуру, приведенную на рис. 1. На рис. 1 использованы следующие обозначения:

x — вектор входных сигналов нейрона;

α — вектор синаптических весов нейрона;

Σ — входной сумматор нейрона;

p = (α,x) — выходной сигнал входного сумматора;

σ — функциональный преобразователь;

y — выходной сигнал нейрона.

Обычно нейронные сети называют по виду функции σ(p) . Хорошо известны и наиболее часто используются два вида сигмоидных сетей:

S 1: σ(p ) = 1/(1+exp(-cp )),

S 2: σ(p ) = p /(c +|p |),

где c — параметр, называемый «характеристикой нейрона». Обе функции имеют похожие графики.

Каждому типу нейрона соответствует свой интервал приемлемых входных данных. Как правило, этот диапазон либо совпадает с диапазоном выдаваемых выходных сигналов (например для сигмоидных нейронов с функцией S1 ), либо является объединением диапазона выдаваемых выходных сигналов и отрезка, симметричного ему относительно нуля (например, для сигмоидных нейронов с функцией S2 ), Этот диапазон будем обозначать как [a,b ]