神经网络中的每个神经元（Neuron）在执行的是一种基本的计算任务，其工作原理可以类比于人脑中的神经元。以下是神经网络中神经元的主要功能：
1. 接收输入：每个神经元都会接收来自其他神经元的信号，这些信号可以看作是输入数据。
2. 加权求和：这些输入信号会乘以相应的权重（weights），然后进行加和。权重代表了输入信号对神经元输出的影响程度。
3. 激活函数：加和后的结果会通过一个激活函数（activation function）进行处理。激活函数的作用是引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
4. 输出：激活函数的输出就是神经元的输出，它可以传递给其他神经元或用于最终的输出。
具体来说，神经网络中的神经元执行以下步骤：
输入层：接收原始数据。
隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征，并传递给下一层。
输出层：根据提取的特征做出预测或决策。
以下是一个简单的神经元工作流程的例子：
1. 假设输入层有两个神经元，分别接收输入x1和x2。
2. 输入x1和x2分别乘以权重w1和w2。
3. 将加权后的结果相加，得到加权和：w1x1 + w2x2。
4. 将加权和传递给激活函数，例如ReLU函数：f(w1x1 + w2x2)。
5. 得到激活函数的输出，即神经元的输出。
通过这种方式，神经网络中的每个神经元都对输入数据进行处理，最终形成一个完整的特征提取和决策过程。
