Để mô phỏng các tế bào thần kinh và các khớp nối thần kinh của bộ não con người, trong mạng nơ ron nhân tạo cũng có các thành phần có vai trò tương tự là các nơ ron nhân tạo cùng các khớp nối.
Một nơ ron nhân tạo là một đơn vị tính toán hay đơn vị xử lý thông tin cơ sở cho hoạt động của một MNR. Sơ đồ khối của hình 2.2 chỉ ra mô hình của một nơ ron nhân tạo. Quan hệ giữa các nơ ron được thể hiện bằng đường nối có trọng số giữa chúng. Ở đây, chúng ta xác định ba thành phần cơ bản của một mô hình nơ ron:
Hình 2.2: Nơ-ron đơn vị xử lý
Một tập hợp các các khớp nối, mà mỗi một trong chúng được đặc trưng bởi một trọng số của riêng nó. Tức là một tín hiệu xn tại đầu vào của khớp nối sẽ được nhân với trọng số Wn. Các trọng số Wn có thể nhận cả các giá trị âm và các giá trị dương.
Một bộ cộng để tính tổng trọng hóa các tín hiệu đầu vào của nơ ron, đã được nhân với các trọng số tương ứng, rồi cộng kết quả này với trọng ngưỡng θ, trọng này được lưu trong bộ nhớ, theo [3] trọng ngưỡng có vai trò làm tăng tính thích nghi và khả năng tính toán của mạng nơ ron. Phép toán được mô tả ở đây tạo nên một bộ tổ hợp tuyến tính.
Một hàm kích hoạt f (u) để giới hạn biên độ đầu ra của nơ ron. Hàm kích hoạt cũng được xem xét như là một hàm nén; nó nén (giới hạn) phạm vi biên độ cho phép của tín hiệu đầu ra trong một khoảng giá trị hữu hạn.
Dưới dạng công thức toán học, chúng ta có thể mô tả một nơ ron k bằng cặp công thức sau: ∑ = + = n i wixi u 1 θ Và y = f(u)
Giống như con người khi chứa tiếp cận tri thức chuyên môn, MNR nhân tạo khi mới hình thành cấu trúc chưa có tri thức, có nghĩa là các trọng số ghép nối còn có các giá trị ngẫu nhiên và đầu ra tín hiệu của nơ ron cũng có giá trị ngẫu nhiên.