A tanh aktivációs függvény a [0,1] tartományba képez le.

A neurális hálózat tanítása során a neuronokat összekötő súlyok és az alkalmazott bias értékek hangolása történik.

A tanulási ráta azt mutaja meg, hogy milyen jól működik a neurális hálózat.

A felügyelt tanulási feladatban használt neurális hálózat olyan mintákon tanul, melyek esetében ismert az elvárt kimenet.

A teljesen összekötött neurális hálózatban minden neuron minden másik neuronnal közvetlen összeköttetésben áll. 

A ReLU és leaky ReLU függvények ugyanarra a pozitív bemenetre ugyanazt a kimenetet adják eredményül.

A neurális hálózat alkalmas felügyelt gépi tanulás megvalósítására.

A neurális hálózatban a neuronok rétegenként alkalmazhatnak eltérő aktivációs függvényeket.

A regularizáció célja a hálózat méretének csökkentése.

A bevásárlókosár analízis megerősítéses tanuláson alapul.