Các tế bào thần kinh nhân tạo đã được phát triển với những nỗ lực vượt bậc để mô hình hóa các tế bào thần kinh của con người. Các tế bào thần kinh nhân tạo được mô tả trong hình 3. Dữ liệu đầu vào được đưa vào các tế bào thần kinh và được nhân với trọng số tương ứng của chúng.
Đối với mục đích phân tích, một tế bào thần kinh có thể được chia thành ba phần: Những kết nối đầu vào
Hàm tổng hợp và kích hoạt Những kết nối đầu ra
Hình 3.3: Mô hình tế bào thần kinh nhân tạo
Những kết nối đầu vào
Trong mạng thần kinh nhân tạo, một tế bào thần kinh được kết nối với các tế bào thần kinh khác và phụ thuộc vào chúng để nhận được các thông tin mà nó xử lý. Một tế bào thần kinh có thể nhận thông tin từ những kết nối mà không bị giới hạn. Thông tin mà một tế bào thân kinh nhận được từ những tế bào khác được quy định thông qua việc sử dụng trọng số. Khi một tế bào thần kinh nhận được thông tin từ các tế bào thần kinh khác, mỗi mẫu thông tin được nhân với trọng số và với một giá trị giữa -1 và +1, điều này cho phép các tế bào thần kinh đánh giá tầm quan trọng của thông tin mà nó nhận được từ tế bào thần kinh đầu vào của nó. Những trọng số này không thể thiếu đối với cách làm việc và được huấn luyện của một tế bào thần kinh. Đặc biệt, huấn luyện mạng có nghĩa là thay đổi tất cả các trọng số nhằm điều tiết lưu lượng thông tin để đảm bảo đầu ra sẽ tuân theo các tiêu chí nhất định, ví dụ như giảm thiểu RMSE hoặc MAE.
Hàm tổng hợp và kích hoạt
Phần thứ hai của tế bào thần kinh là chức năng tổng hợp và kích hoạt. Các thông tin được đưa đến các tế bào thần kinh và nhân với trọng số tương ứng sẽ được thêm vào với nhau và được sử dụng như một tham số trong hàm kích hoạt. Có nhiều hàm kích hoạt tồn tại
trong các tài liệu về ANN, nhưng bài nghiên cứu chỉ thảo luận về hàm tiếp tuyến hyperbolic: một hàm liên tục trong miền (- ∞, ∞) và một khoảng (-1, 1):
Bằng cách cung cấp một hàm với một miền vô cực và phạm vi (-1, 1), thật hoàn hảo khi dự đoán dù lạm phát sẽ tăng (tanh (x) = 1) hoặc giảm (tanh (x) = -1).
Những kết nối đầu ra
Cuối cùng, khi hàm kích hoạt trả về một giá trị tương ứng với các yếu tố đầu vào tổng hợp, các giá trị này được gửi đến các tế bào thần kinh coi như các tế bào thần kinh hiện hành như là một đầu vào. Quá trình này được lặp lại lần nữa, với đầu ra của những tế bào thần kinh hiện hành được tổng hợp với những tế bào khác, và nhiều hàm kích hoạt sẽ chấp nhận tổng hợp của những đầu vào này. Chỉ có thời gian có thể được bỏ qua nếu các tế bào thần kinh hiện tại là một tế bào thần kinh đầu ra. Trong trường hợp này, các yếu tố đầu vào tổng kết và tổng hợp bình thường được gửi đi như là một đầu ra và không được xử lý một lần nữa.