游戏机中神经元网络就是一个模拟机模拟人脑功能的数学模型。神经元，又称神经细胞，是人脑中处理信息的基本单元，也是所有神经器官的基本组成部分。神经元之间通过轴突( Axon)连接在一起。 　　信号通过电化学反应由一个神经元传导到另‘一个神经元。简单地说，就是从其他神经元传来的信号，使这个神经元本身产生—二定的反应，如果反应达到一定的阈值，则产生电脉冲，沿着轴突被传导到其他神经元。 　　与人脑相对应，一个神经元网络是由一些节点( Node)相互连接而成。这些节点就相当于人脑的神经元细胞。它们之间的连接被称为链( Link)，每条链被赋予一个加权值（Weight）。所谓的神经元网络的自学习就是通过一系列试验去更新调整这些加权值。 　　模拟机游戏机中有一些节点是和外部环境连接的，被称为输入／输出节点，另一些节点在网络内部。．每个节点有一系列的输入链，可以是从其他节点来的，也可以从外部环境来。每个节点也有一系列的输出链，可以输出到其他节点，也可以是输出到外部环境。节点有一个最重要的属性是激活阈值( Activation Level)。当一个节点从其输入链接收外部环境或其他节点的输出信号时，它根据这些信号值和各条链的相应加权值，由一定的计算方法得出一个激活阈值，这个阈值就作为自身的输出值。