Neuronale Aktivierungsmuster beschreiben die spezifischen Reaktionsmuster von Neuronen in einem neuronalen Netzwerk auf Eingabedaten.
Jedes Neuron erzeugt eine Aktivierung, die von der Eingabe und den gelernten Gewichten abhängt.
Durch die Kombination vieler solcher Aktivierungen entstehen komplexe Muster, die das Netzwerk zur Klassifikation, Erkennung oder anderen Aufgaben nutzt.
Die Analyse dieser Muster kann helfen, die Funktionsweise des Netzwerks besser zu verstehen und zu optimieren, zum Beispiel durch Visualisierung oder Regularisierung.