Un neurone artificiale si chiama Perceptrone.
Un neurone artificiale con attivazione sigmoide si chiama sigmoide o neurone logistico.
In una rete neurale, i neuroni possono essere impilati in ordine parallelo o sequenziale.
Le funzioni di attivazione sono utilizzate per porre condizioni di limite speciali sull'output, per introdurre la nonlinearità e per trovare modelli complessi.
Ci sono diversi tipi di funzioni di attivazione: Passo
Sigmoide
Hyperbolic Tangente (TanH) Unità Lineare Rettificata (ReLU) Per la classificazione multiclale viene utilizzata l'attivazione softmax.
Gradient Descent è una tecnica di ottimizzazione per trovare il minimo di una funzione.
Keras è una libreria di livello modello, fornendo blocchi di costruzione di alto livello per lo sviluppo di modelli di deep learning