人工神经网络KNN（1）具有处理层（21‑23），每个处理层都被构造为根据所述KNN（1）的可训练参数（20）将输入变量（21a‑23a）处理为输出变量（21b‑23b），其中在至少一个处理层（21‑23）中和/或在至少两个处理层（21‑23）之间连接至少一个标准化器（3），其中所述标准化器（3）‑包括翻译元件（3a），所述翻译元件被构造为使用预给定的变换（3a'）将引入所述标准化器（3）的输入变量（31）翻译为一个或多个输入向量（32），其中每个输入变量（31）恰好进入一个输入向量（32）中；‑包括标准化元件（3b），所述标准化元件被构造为基于标准化函数（33）将所述一个或多个输入向量（32）标准化为一个或多个输出向量（34），其中所述标准化函数（33）具有至少两个不同的机制（33a，33b），并根据所述输入向量（32）在点处和/或在区域中的范数（32a）在所述机制（33a，33b）之间切换，所述点和/或所述区域的位置取决于预给定参数ρ；以及‑包括回译元件（3c），所述回译元件被构造为使用预给定变换（3a'）的逆（3a''）将所述输出向量（34）翻译为输出变量（35），所述输出变量与输送给所述标准化器（3）的输入变量（31）具有相同的维度。