La structure de base d’un neurone artificiel correspond à celle de son modèle biologique et est reproduite sous forme de modules logiciels :
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Un neurone artificiel reçoit des informations d’entrée via des connexions avec d’autres neurones, avec des valeurs d’entrée correspondantes Ok, où k = 1..n.
L’influence de ces valeurs d’entrée est modélisée par n nombres réels, appelés poids d’entrée Wkj (à l’instar des synapses dans le monde biologique).
La fonction de propagation netj combine les entrées avec les poids et agrège l’information globale. La onction d’activation détermine la nouvelle activité aj à l’aide d’un seuil θj. La fonction de sortie fout détermine la valeur de sortie oj à partir de l’activité aj du neurone.
