当我们谈论深度学习中的“神经元”时，我们可以将其想象成一个非常简化的人工大脑细胞。在真实的大脑中，神经元通过电信号和化学信号来接收、处理和传递信息。而在深度学习中，神经元则是数学模型，它们通过数字信号来接收、处理和传递信息。

下面用大白话的方式来解释神经元在深度学习中的作用：

1. 接收信息：
   神经元从多个输入端接收信息，这些输入可以是来自上一层神经元的输出，或者是原始数据，比如像素值、声音样本等。每个输入都有一个与之对应的权重，这个权重决定了输入对神经元输出的影响大小。
2. 加权求和：
   神经元会将所有的输入乘以相应的权重，然后将这些乘积相加。这个操作被称为加权求和。简单来说，就是每个输入的值都乘以一个数字，然后把所有结果加在一起。
3. 加上偏置：
   加权求和后，神经元还会加上一个固定的数值，称为偏置。偏置的作用有点像调整神经元的激活门槛，它可以帮助神经元在没有输入时也能够产生输出。
4. 激活函数：
   经过加权求和和加上偏置之后，神经元会通过一个激活函数。激活函数的作用是非线性地转换这个求和结果，以决定神经元是否应该“激发”或“激活”。常见的激活函数有sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等。激活函数确保神经元的输出不仅仅是一个线性函数，从而让神经网络能够学习到更复杂的模式。
5. 产生输出：
   最后，神经元会输出一个值，这个值取决于激活函数的特性。这个输出可能被传递给下一层的神经元，作为它们的输入，或者在最后一层作为模型的预测结果。

总的来说，神经元在深度学习中的角色就像是一个简单的信息处理器，它接收信息、处理信息、并产生输出。通过大量神经元的组合和层级结构，深度学习模型能够学习和解决非常复杂的问题，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等。