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通常来说，一个人工神经元网络是由一个多层神经元结构组成，每一层神经元拥有输入（它的输入是前一层神经元的输出）和输出，每一层（我们用符号记做）Layer(i)是由Ni(Ni代表在第i层上的N)个网络神经元组成，每个Ni上的网络神经元把对应在Ni-1上的神经元输出做为它的输入，我们把神经元和与之对应的神经元之间的连线用生物学的名称，叫做'''突触'''（），在数学模型中每个突触有一个加权数值，我们称做权重，那么要计算第i层上的某个神经元所得到的势能等于每一个权重乘以第i-1层上对应的神经元的输出，然后全体求和得到了第i层上的某个神经元所得到的势能，然后势能数值-{zh-hans:通;zh-tw:透}-过该神经元上的激活函数（activation function，常是∑函数（）以控制輸出大小，因為其可微分且連續，方便差量规则（）處理。），求出该神经元的输出，注意的是该输出是一个非线性的数值，也就是说-{zh-hans:通;zh-tw:透}-过激励函数求的数值根据极限值来判断是否要激活该神经元，换句话说我们对一个神经元网络的输出是否线性不感兴趣。

还有一种较快的酿酒方法叫二氧化碳浸软法，此法用未经挤破的葡萄进行发酵和浸软，发酵缸中上层的葡萄以自身的重量压破下层葡萄，让葡萄自然发酵，随之产生的二氧化碳便可将上层葡萄与空气分隔开来。这种葡萄酒有上好的颜色和果香，且单宁酸的含量极低。