函数联结点是指两个或多个函数在某个关键点上相互连接并互相联系的节点，它由一个或多个输入节点和一个或多个输出节点组成。输入节点是指从前一个函数输出的值，输出节点是指将传入下一个函数的值。函数联结点起到了将一连串的函数连接在一起组成一个完整的过程的作用。
函数联结点不仅可以连接不同类型的函数，还可以连接相同类型的函数，例如多个ReLU函数的联结可用于构建深度学习中的神经网络架构。函数联结点的主要目的是通过将不同的函数组合在一起，从而创建一个强大的计算网络。
当利用函数联结点将不同的函数连接在一起时，就可以构建出神经网络。神经网络由多个有序的层次组成，每个层次都包含多个函数联结点。输入的数据是传递给网络的第一层的输入节点，网络的最终输出由输出节点输出。
作为一种强大的模式识别工具，神经网络的应用范围越来越广泛，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。而函数联结点则是构建神经网络中不可或缺的部分。
深度学习是一种机器学习的算法，通过利用多层次的非线性变换，对输入的数据进行抽象特征的提取。函数联结是构建深度学习网络的基础，通过将多个非线性变换逐层次组合起来，完成对复杂数据的学习和识别。
函数联结在深度学习中有极其重要的作用，例如卷积神经网络通过卷积操作提取图像的局部特征，而循环神经网络则利用前一个时间步的结果来推断下一个时间步的结果。这些功能，都归功于函数联结的结果。
随着机器学习和深度学习的不断发展，出现了许多图形化编程平台，如TensorFlow、Keras等等。这些平台中对于函数联结的操作更加简单直观，使得用户可以通过拖拽和连接函数来构建出复杂的神经网络结构。
图形化编程平台的出现，大大降低了使用函数联结进行神经网络构建的门槛，使得更多的人可以轻松地构建出自己的神经网络模型。对于初学者而言，这是一种非常友好的工具。
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