人工神経
ここではよく研究されている種類のものを例として示す。ニューラルネットワークとして提案されているものの全てが必ずしもこのモデルにあてはまるわけではない。
入力をm個とする。各入力信号を x 1 {\displaystyle x_{1}} から x m {\displaystyle x_{m}} とし、重み付けを w 1 {\displaystyle w_{1}} から w m {\displaystyle w_{m}} 、バイアス項を b {\displaystyle b} 、活性化関数を φ {\displaystyle \varphi } とする。
k 番目の人工神経の出力は次の式で表される:
y k = φ k ( ∑ i = 1 m w k i x i + b k ) {\displaystyle y_{k}=\varphi _{k}\left(\sum _{i=1}^{m}w_{ki}x_{i}+b_{k}\right)}
模式図的には以下のようになる。

このモデルは、線形変換と φ {\displaystyle \varphi } (非線形を含めた何らかの変換)を交互に繰り返すということしか言っていなく、 φ k {\displaystyle \varphi _{k}} もニューロンごとにバラバラであっても良いとすると、恒等変換も線形変換であるので、つまり、任意のいかなる関数変換をも表現できるモデルということになる。