神经网络是由很多个感知机模型（Perceptron）组合而成的，因此正确答案是A: 感知机模型。

专业分析：

1. **感知机模型**：感知机是神经网络的基本构建块，是一种二分类的线性模型。多层感知机（MLP）通过将多个感知机层叠加在一起，可以处理非线性问题。感知机的基本原理和结构为神经网络的设计提供了基础。

2. **逻辑回归模型**：逻辑回归是一种用于分类问题的线性模型，虽然与感知机有相似之处，但它通常用于单一的二元分类任务，而不是构建复杂的神经网络结构。

3. **线性回归模型**：线性回归用于预测连续值输出，它是一个简单的线性模型，不适用于处理复杂的非线性关系，因此不是神经网络的基本构成单元。

4. **SVM模型**：支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归的监督学习模型，虽然在某些应用中可以与神经网络结合使用，但它本身不是神经网络的构成部分。

综上所述，感知机模型是神经网络的基本构成单元，因为它们可以通过层叠和组合来构建复杂的网络结构，处理多种类型的任务。