ニューラルネットワークは、数字の形で入力のセットを取得します。これらの数値は、ネットワークの次のレイヤーの数値を計算するために使用されます。決定要因は、構造、重み、バイアスです。構造は、入力数値が2番目のレイヤーのどのノードに影響するかを意味します。重みとバイアスは各ノードで一意であり、入力数値がレイヤー2に変換される方法に大きな影響を与えます。ネットワークには、多くのレイヤーと膨大なパラメーターとノードがあります。
A neural network gets a set of inputs in the form of numbers. These numbers are used to calculate the numbers in the next layer of the network. The determining factors are the structure, weights and biases. The structure means which input numbers affect which nodes in the second layer. The weights and biases are unique for each node and they have a great influence on how the input numbers gets transformed into layer 2 numbers. The network can have many layers and a huge ammount of parameters and nodes.