KNN sind Netze aus künstlichen Neuronen und haben ein biologisches Vorbild. Angelehnt an die Biologie ist ein künstliches Neuron ein Objekt, welches auf einen oder mehrere Reize reagiert, je nachdem wie stark es aktiviert bzw. der Reiz gewichtet ist. Ein KNN besteht grundsätzlich aus einer Eingangs- und einer Ausgangsschicht. Dazwischen liegen verborgene Schichten (Hidden Layers) oder Aktivitätsschichten. KNN müssen in der Regel trainiert werden, bevor sie Problemstellungen lösen können. Dabei gewichtet ein bestimmter Algorithmus bzw. das neuronale Netz die Verbindungen der Neuronen anhand von vorgegebenem Lernmaterial und Lernregeln, bis es ein bestimmtes Lernziel erreicht bzw. entwickelt hat.

Siehe auch:

• vorwärtsgerichtetes neuronales Netz
• rückgekoppeltes neuronales Netz
• tiefes neuronales Netz

ETSI GR ENI 004 computing system that learns to perform functions by using artificial neurons that take the form of a directed, weighted graph.

NOTE: An ANN learns to perform a function by analysing examples (i.e. training data) instead of being programmed to perform a task.