ニューロンは多くのニューロンから入力を受けて一つの出力を出すことから、多入力１出力の素子であると考えられる。 ニューロンは他のニューロンからの信号を受けとり、それを重み（荷重）つきの総和という形で総和し、その結果興奮するかを決める。 ここで重みというのは、「他のニューロンの出力を、どの程度の割合で受けとったニューロンの入力とするか」この割合を示す値である。 重みはニューロン間それぞれによって異なる値をとると考えられている。
ここで１つのニューロンがn個のニューロンから入力を受けているとする。
i個目のニューロンの出力を 
( 
)、それぞれの重みを 
と表すと、最も単純にはi番目のニューロンからの入力は、 
と表される。
この重みはシナプス荷重とも呼ぶ。
今、簡単のために各細胞からの入力 が単純に加算されたもの( 
)がそのニューロンの入力の総和になるとする。
そしてその総和がしきい値 
を越えた時に、ニューロンが興奮するものと考える。さらに軸索は減衰のないものと仮定する。
このようにして一つのニューロンの出力が決まるものと考えられる。
ニューロンの数理モデルが図 2.2 であり、式で表すと次のように表せる。
式(2.1)は、他のニューロンからの出力に荷重を掛け、その総和がニューロンに与えられる。
そしてそこからしきい値 を引いたものが、uであることを意味している。
このuを膜電位、もしくは内部ポテンシャルと呼ぶ。
