神经元模型是一种用来模拟大脑中神经元网络的模型。其中每个神经元都作为一个节点，通过连接建立神经元之间的关系。这种模型与计算机之间的相似之处在于，它也是一种信息处理方式。模型处理类似于神经元网络中发生的事件，例如输入和输出。神经元模型的研究已经开始应用于计算机科学领域，用于开发新的机器学习算法和人工智能模型。
神经元模型试图从大脑中的神经元学习“规则”，这种“规则”可以应用于计算机网络中。还有许多其他的视角可以从神经元模型中研究。例如，研究者使用多维空间中的神经元模型来解释大脑的感知机制。这种模型使研究者们理解神经元在抽象空间中联接方式，以及这种空间中如何产生模式。
神经元模型在人工智能中的应用受到了越来越多的关注。因为它可以让机器学习更像人类学习，可以帮助机器理解语音和图像数据。机器学习算法充分利用了神经元模型的特点：并行处理、自学习和互连。
总体来说，神经元模型为研究大脑和开发人工智能提供了具有潜力的方法。它已经成为目前最受欢迎的人工智能研究领域之一。