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神经元是生物大脑的基本单元，负责接收、处理和传递信息。人工神经元是受生物神经元启发而设计的数学模型，是人工神经网络的基础组件。生物神经元包含树突、胞体、轴突和突触等结构，而人工神经元则简化为输入、处理和输出三个部分。
生物神经元和人工神经元在信号处理方式上存在根本差异。生物神经元处理电化学信号，采用全或无的脉冲发放机制，当输入超过阈值时产生动作电位。而人工神经元处理数值信号，通过激活函数产生连续的输出值，能够表达更细致的信息强度变化。
生物神经元和人工神经元的学习机制存在本质差异。生物神经元通过突触可塑性进行学习，涉及复杂的生物化学过程，改变突触的结构和功能来调节信号传递强度。而人工神经元通过数学算法调整连接权重，使用反向传播等方法最小化预测误差，实现模型优化。
在复杂性方面，生物神经元极其复杂，包含大量离子通道、蛋白质和复杂的基因调节机制，而人工神经元是高度简化的数学模型。在处理速度上，生物神经元的信号传递速度为毫秒级，相对较慢，但人工神经元在现代计算硬件上可以达到微秒级的处理速度，远超生物神经元。
生物神经元构成的神经网络支撑着大脑的各种复杂功能，包括感知、运动、记忆和意识等。人工神经元组成的神经网络则广泛应用于模式识别、图像处理、自然语言处理等领域。未来，神经形态计算和脑机接口技术将进一步融合生物与人工神经元的优势，推动人工智能向更高层次发展。