Das Neuron

Bevor wir uns über Layer, Backpropagation und Loss-Funktionen unterhalten, lohnt sich ein Blick auf das, woraus das alles zusammengesetzt ist: ein einzelnes Neuron.

Ein Neuron ist erstaunlich unspektakulär. Es bekommt einen Wert herein, multipliziert ihn mit einem Gewicht und gibt das Ergebnis wieder heraus. Spiel ein bisschen damit. Setz die Eingabe auf 0.8 und dreh das Gewicht von 0 auf 1. Was passiert bei einem Gewicht von 0? Was bei 0.5? Wenn sich das einmal eingeprägt hat, ist alles Weitere nur noch eine Frage des Zusammensetzens.