生物学的に見たニューロンの基本的な性質を
モデル化したものを図2.2 に示す。[5]
ニューロンには、他のニューロンの出力からなる入力の組Xが与えられる。
各入力には、生体ニューロンのシナプス強度に相当する重みwが掛けられている。
そして、全ての重み付き入力が総和され、
しきい値 
を越えると興奮し、越えなければ興奮しない。[3]
式(2.1)は、他のニューロンからの出力に重みを掛けたその総和を示しており、
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。
式(2.2)では、関数による出力が決定されることを示している。
式(2.2)で、 f()という関数は、 細胞の出力関数と呼ばれる関数で、 一般のニューラルネットワークでは、 図2.3 や式(2.3)のような単位ステップ関数である。
