Ağırlıklar, yanlılık, etkinleşme.

Bir ağırlık, bir girişi toplama işlemine girmeden önce ölçeklendirir. Pozitif bir giriş için pozitif bir ağırlık pozitif, negatif bir ağırlık ise negatif katkı yapar; negatif bir giriş bu işaretleri tersine çevirir.

Bias, girişlerden bağımsız olarak tüm çıktıyı yukarı veya aşağı kaydırır; nöronun varsayılan eğilimini belirler.

Etkinleşme, ağırlıklı toplamı dönüştürür. Sigmoid, onu 0 ile 1 aralığına eşler; diğer etkinleşmeler farklı davranır. Örneğin ReLU, negatif girişler için sıfırdır ve üst sınırı yoktur. 0 ile 1 arasındaki bir değer, kendiliğinden kalibre edilmiş bir olasılık değildir.