Viele moderne Verfahren und Algorithmen haben sich Vorgänge in der Natur zum Vorbild genommen und auch künstliche neuronale Netze sind dabei keine Ausnahme. Dies bedeutet, dass wir zunächst in aller Kürze vorstellen werden, was Neuronen sowie neuronale Netze sind. Anschließend wird das biologische Vorbild auf ein (numerisches) Verfahren übertragen.
Das Nervensystem besteht aus unzähligen Nervenzellen, welche auch als Neuronen bezeichnet werden. Einzelne Nervenzellen sind auf die Erregungsleitung sowie die Erregungsübertragung spezialisiert: Genauer gesagt können Nervenzellen über die Dentriten aktiviert werden. Falls dies der Fall ist, so wird über das Axon ein elektrischer Impuls an alle Synapsen der Zelle übertragen. Die Synapsen sind wiederum mit Dendriten weiterer Nervenzellen verbunden, sodass sich ein großes Netzwerk von Nervenzellen bildet. Dieses nennt man neuronales Netz.
Die obige Abbildung zeigt den schematischen Aufbau eines neuronalen Netzes unterteilt in Wahrnehmung, Verarbeitung und Ergebnis:
Beispielsweise sind Stäbchen- bzw. Zapfenzellen Neuronen in der Netzhaut unserer Augen, welche der Wahrnehmung von Helligkeit bzw. Farben dienen. Je nachdem, was wir gerade sehen, sind unterschiedliche dieser Neuronen aktiviert (bzw. nicht aktiviert). Diese Informationen werden über die Axone ins Gehirn weitergeleitet (gebündelt im sogenannten Sehnerv). Im Gehirn werden die Daten anschließend in einem komplexen Netzwerk weiter verarbeitet. Als Ergebnis liefert uns das Gehirn eine Aussage darüber, was wir gerade sehen: Einen Baum, einen Apfel oder sogar bestimmte Buchstaben und Zahlen.
Schritt für Schritt werden wir in den nachfolgenden Abschnitten zeigen, wie genau die komplexen Verfahren in unserem Gehirn algorithmisch nachgebildet werden können.