Unser Neuron, hier rot, weil es ja gleichzeitig der Output ist, bekommt einen Vektor, der den Input repräsentiert, macht irgendwas magisches mit diesem Input und gibt uns hoffentlich den richtigen Output. Jeder "Pfeil", jede Linie zu einem anderen künstlichen Neuron in diesen Grafiken, repräsentiert die Verbindung zu dem anderem, dass das andere den Output des letzten erhält. Dieser wird mit einer Gewichtung multipliziert. Der "magische" Prozess des Neurons ist nun, jede Komponente des Eingabevektors auf zu addieren und die Summe all dessen in eine so genannte Aktivierungsfunktion zu stecken. Diese Funktion kann man sich praktisch für jedes Neuron neu aussuchen. In unserem Beispielfall macht z.B. die Vorzeichenfunktion Sinn. Also

Unser Neuron, hier rot, weil es ja gleichzeitig der Output ist, bekommt einen Vektor, der den Input repräsentiert, macht irgendwas magisches mit diesem Input und gibt uns hoffentlich den richtigen Output. Jeder "Pfeil", jede Linie zu einem anderen künstlichen Neuron in diesen Grafiken, repräsentiert die Verbindung zu dem anderem, dass das andere den Output des letzten erhält. Dieser wird mit einer Gewichtung multipliziert. Der "magische" Prozess des Neurons ist nun, jede Komponente des Eingabevektors auf zu addieren und die Summe all dessen in eine so genannte Aktivierungsfunktion zu stecken. Diese Funktion kann man sich praktisch für jedes Neuron neu aussuchen. In unserem Beispielfall macht z.B. die Vorzeichenfunktion Sinn. Also

<math>f\left(x\right)=\left\{

<math>f\left(x\right)=\left\{

</math>

</math>