Математическая модель
Математически нейрон представляет собой взвешенный сумматор, единственный выход которого определяется через его входы и матрицу весов следующим образом:
,
где 
,
где
Здесь хi и wi — соответственно сигналы на входах нейрона и веса входов, функция u называется индуцированным локальным полем, а f(u) - передаточной функцией. Возможные значения сигналов на входах нейрона считают заданными в интервале [0,1]. Они могут быть либо дискретными (0 или 1), либо аналоговыми. Дополнительный вход x0 и соответствующий ему вес w0 используются для инициализации нейрона. Под инициализацией подразумевается смещение активационной функции нейрона по горизонтальной оси, то есть формирование порога чувствительности нейрона. Кроме того, иногда к выходу нейрона специально добавляют некую случайную величину, называемую сдвигом. Сдвиг можно рассматривать как сигнал на дополнительном, всегда нагруженном, синапсе.
Передаточная функция f(u) определяет зависимость сигнала на выходе нейрона от взвешенной суммы сигналов на его входах.
Фреймы. В области искусственного интеллекта термин "фрейм" относится к специальному методу представления общих концепций и ситуаций. Марвин Минский, первый, кто предложил идею фреймов, описывает его в таком виде: "Фрейм - это структура данных, представляющая стереотипную ситуацию такого типа, как нахождение внутри некоторого вида жилой комнаты, или сбора на вечеринку по поводу рождения ребенка. Для каждого фрейма присоединяются несколько видов информации. Часть этой информации - о том, как использовать фрейм. Часть о том, чего можно ждать дальше. Часть о том, что надо делать, если эти ожидания не подтвердятся ".
Фрейм по своей организации во многом похож на семантическую сеть. Фрейм является сетью узлов и отношений, организованных иерархически, где верхние узлы представляют общие понятия, а нижние узлы более частные случаи этих понятий. В системе, основанной на фреймах, понятие в каждом узле определяется набором атрибутов и значениями этих атрибутов, атрибуты называются слотами. Каждый слот может быть связан с процедурами, которые выполняются, когда информация в слотах меняется. С каждым слотом можно связать любое количество процедур.
По уровню абстрактности элемента знаний, фрейм как структура описывает одну из единиц обработки, лежит на высоком уровне абстракции и имеет определенную независимость, и может предоставить средства, которые соединяют между собой эти структурные единицы. Элементы знаний представляют собой целые понятия. Фреймовая система не только описывает знания, но и позволяет человеку описывать метазнання.
Модель достаточно универсальной, поскольку существуют не только фреймы для обозначения объектов и понятий, но и фреймы-роли (отец, мать, начальник, пешеход), фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др..
Представление знаний с помощью фреймов имеет наглядность и интуитивно понятно.
Обучение фреймовых систем затруднено. Приобретение новых знаний в модели возможно только в системах со сложной структурой фреймов. Создание таких систем требует серьезных затрат, но эти системы позволяют приобретать новые знания на уровне понятий. Проблема устранения противоречивых знаний решается самой системой.
Для хранения элемента модели требуется примерно 0.5-1.5 КB.
Создание фреймовых систем является сложной и кропотливой работой. Изменение и модификация такой системы требует привлечения опытных разработчиков, а также при выполнении этого условия является процессом, по трудоемкости сравнимым с созданием новой системы.