Der grundlegende Aufbau eines künstlichen Neurons entspricht dem seines biologischen Vorbilds und wird in Form von Softwaremodulen nachgebildet:
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Ein künstliches Neuron empfängt Eingabeinformationen über Verbindungen zu anderen Neuronen mit entsprechenden Eingabewerten Ok, wobei k = 1..n gilt.
Der Einfluss dieser Eingabewerte wird durch n reelle Zahlen modelliert, die als Eingabewichte Wkj bezeichnet werden (entsprechend den Synapsen in der biologischen Welt).
Die Propagierungsfunktion netj verknüpft die Eingaben mit den Gewichten und aggregiert die Gesamtinformation. Die Aktivierungsfunktion bestimmt die neue Aktivität aj unter Verwendung eines Schwellenwerts θj. Die Ausgabefunktion fout bestimmt den Ausgangswert oj aus der Aktivität aj des Neurons.
