生物學中，神經系統是由神經元構成，彼此透過電流傳遞訊號，當電流超過一定值時就輸出是，反之輸出否。
為模擬神經細胞行為，出現一種「激勵函數」，異種運算公式，當神經元輸入一組輸入值(input)後，經過激勵函數運算後傳出輸出值(output)，這個輸出值會在傳入下個神經元，成為下個神經元的輸入值。因此，在人工神經網路，簡單的人工節點，也稱神經元，連接在一起形成類似生物神經網路的網狀結構。第一層的「特徵向量」作為輸入值，一層層傳下去，直到最後一層輸出預測結果。
一種單層神經網路，二元線性分類器。可以由多個輸入的數據，透過運算產生一個非黑即白的結果，用途相當廣泛。
特徵向量就是一個在經過線性變換後，其方向不變，只發生長度變化的非零向量。
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