Deutsch: Ein künstliches Neuron. Es hat Eingabeknoten ${\displaystyle x_{0},\dots ,x_{n}}$, Gewichte ${\displaystyle w_{0},\dots ,w_{n}}$. Die Eingabesignale werden jeweils mit den Gewichten multipliziert. Die Ergebnisse werden aufsummiert. Dann wird auf die Summe die Aktiviertungsfunktion ${\displaystyle \varphi }$ (z.B. die Sigmoid-Funktion, tanh, ReLU, ...) angewendet. Die Perzeptron-Einheit beschreibt also eine Funktion ${\displaystyle f(x_{0},\dots ,x_{n})=\varphi (\sum _{i=0}^{n}w_{i}x_{i})}$. Zwei typische Aktivierungsfunktionen ${\displaystyle \varphi }$ sind die Sigmoidfunktion ${\displaystyle \varphi (x)={\frac {1}{1+e^{-x}}}}$ und ReLU ${\displaystyle \varphi (x)=\max(0,x)}$.

Der Eingabeknoten ${\displaystyle x_{0}}$ wird Bias genannt und ist konstant 1, also ${\displaystyle x_{0}=1}$.