神经网络由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成,每个节点代表一种特定的输出函数,称为激活函数(activation function);每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重(weight),神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达,是对传统逻辑学演算的进一步延伸。