Neural network 神经元总是持有标量值吗

神经网络中的一个神经元是否像多层感知器（MLP）中那样只持有一个标量值。或者它有一个矩阵？我正在学习CNN，我有点困惑，如果神经元持有矩阵（不确定-我认为它持有卷积层中的矩阵），反向传播是如何工作的？

你也有点困惑StackExchange。请访问。矩阵包含哪些内容？实际上，一个神经元不包含标量，而是一个函数，它通过向量乘法（输入乘以权重）得到的向量来计算标量@YassinHajaj，是的，神经元就是这样。但在卷积层，假设输入是28x28图像，滤波器为4x4（假设步幅为[1,1]），则输出为25x25，这表示神经元的输出，其权重对应于滤波器的内核。所以这里神经元保持25x25的输出，对吗？你对StackExchange也有点困惑。请访问。矩阵包含哪些内容？实际上，一个神经元不包含标量，而是一个函数，它通过向量乘法（输入乘以权重）得到的向量来计算标量@YassinHajaj，是的，神经元就是这样。但在卷积层，假设输入是28x28图像，滤波器为4x4（假设步幅为[1,1]），则输出为25x25，这表示神经元的输出，其权重对应于滤波器的内核。这里神经元保持输出25x25对吗？