Künstliche Neuronen

In der Informatik versteht man unter künstlichen Neuronen (im Folgenden kurz: Neuronen) ein Berechnungsmodell für Funktionen, dessen Grundidee entfernt dem Konzept eines biologischen Neurons entlehnt ist.

Die einfachste Art von Neuron wurde 1943 von Warren McCulloch und Walter Pitts erfunden. Die nach ihnen benannte McCulloch-Pitts-Zelle kann eine bestimmte Gruppe boolescher Funktionen berechnen. Sie besteht aus Eingangsleitungen und einer Ausgangsleitung, wobei die Ausgangsleitung ein Signal (0 oder 1) zeigen kann. Die Eingänge sind wahlweise hemmend oder anregend. Damit am Ausgang eine 1 gezeigt wird, müssen ausreichend viele Signale an den anregenden Eingängen anliegen, um eine Schwelle zu überschreiten, während kein Signal an einem hemmenden Eingang anliegt. (https://de.wikipedia.org/wiki/McCulloch-Pitts-Zelle)

Auf Grundlage dieses einfachen Neuronenmodells wurden allgemeinere Modelle entwickelt, die heute zu Neuronalen Netzen zusammengeschlossen werden.