Bonjour a tous !

Comme dis dans le titre j'aurai voulu un peu d'aide pour comprendre certain point sur les perceptron et réseaux de neurones.

Tout d'abord j'ai compris l'essentiel y aura pas besoin de revoir tout: 

un perceptron simple reçoit des inputs associé a un poids, ensuite on fait la somme des entrées et des poids et on y passe par un fonction d'activation, le résultat nous donne une suggestion ou résultat prévisionnel. 

Néanmoins j'ai beaucoup de mal a comprendre comment on sélectionne ses inputs et sa fonction d'activation.

Voila ce que j'ai fais pour le moment :

package Core;

import java.awt.Color;
import java.awt.Point;

public class Neuron {

	/*** Attributs ***/
	
	private Point[] p; // un tableau de point;
	private double[] weights; // un poid pour un rgb
	private int output;
	
	/*** Constructeurs ***/
	
	public Neuron(Point... p) {
		this.p = p; // on reccupère les inputs
		this.weights = new double[this.p.length]; // on initialise les poids
		this.output = 0;
		for(double val: this.weights) {
			val = Math.random();
		}
	}
	
	/*** Getters et Setters ***/
	
	/*** Methodes ***/
	
	public double Sum() {
		double sum = 0.;
		for(int i=0;i<this.p.length;i++) {
			sum += this.p[i].x * this.weights[i] + this.p[i].y * this.weights[i];
		}
		return sum;
	}
	
	public void Sign(double sum) {
		if(sum > 0) {
			this.output = 1;
		}else {
			this.output = 0;
		}
	}
}

package Core;

import java.awt.Color;
import java.awt.Point;

public class Main {

	public static void main(String[] args) {
		Point[] p = {new Point(0,0), new Point(-2,-1), new Point(4,0), new Point(1,1)};
		Neuron n = new Neuron(p);
		n.Sign(n.Sum());
	}
}

Voila si vous avez des remarque des conseils, des liens que j'ai pas encore visité ce qui doit etre rare lol je prend tout 
Merci d'avance