Programowanie sieci neuronowych jest dość skomplikowane i może wykorzystywać różne języki programowania i sprzęt do tworzenia sztucznej sieci neuronowej (ANN). Generalnie jednak ten rodzaj programowania zaczyna się od ustalenia parametrów, które można wykorzystać do opisania obiektów, a następnie podzielenia tych obiektów na kategorie. Do tego systemu można następnie wprowadzać różne typy danych wejściowych, aby umożliwić programowi przeanalizowanie przychodzących parametrów i wyświetlenie informacji o tym, jak dane wejściowe powinny być skategoryzowane. Programowanie sieci neuronowych zazwyczaj powtarza ten proces wiele razy, aby umożliwić sieci „nauczenie się” poprawnych i błędnych odpowiedzi dla różnych danych wejściowych.
Sieć neuronowa to duża sieć składająca się z pojedynczych elementów, zwanych neuronami w ludzkim mózgu, często naśladowanych przez osoby pracujące nad sztuczną inteligencją (AI). Programowanie sieci neuronowych jest zwykle używane do tworzenia sztucznych sieci neuronowych, które naśladują funkcje ludzkiego mózgu w zakresie rozwiązywania problemów i kategoryzacji różnych obiektów. To programowanie może używać różnych języków i składni, w zależności od preferencji programisty i ogólnego celu projektowanej sieci SSN. Zarówno sprzęt, jak i oprogramowanie są wykorzystywane w programowaniu sieci neuronowych, przy czym poszczególne obwody są często używane do emulowania oddzielnych neuronów znajdujących się w biologicznych sieciach neuronowych.
Programowanie sieci neuronowych można rozpocząć od stworzenia sieci i różnych parametrów wykorzystywanych do identyfikacji różnych obiektów. Dane wejściowe są wprowadzane do sieci neuronowej, a program może analizować te dane wejściowe w celu określenia różnych identyfikatorów używanych do kategoryzacji otrzymanych danych wejściowych. Ktoś może wprowadzić różne parametry dotyczące typów psów, na przykład takie jak duży i mały, ogon lub bez ogona, futrzany lub bezwłosy. Programowanie sieci neuronowej obejmuje następnie analizę poszczególnych parametrów przez sieć neuronową w celu zidentyfikowania konkretnego typu psa, który jest identyfikowany.
Jeśli sieć identyfikuje parametry, w tym na przykład duży, ogon i futrzany, może dojść do wniosku, że dane wejściowe mają na celu identyfikację owczarka niemieckiego. Gdyby te same informacje spowodowały, że sieć rozpoznała Chihuahua, to analiza byłaby nieprawidłowa, a sieć neuronowa „nauczyłaby się” z błędu poprawnej identyfikacji psa w przyszłości. Jest to oczywiście prosty przykład tego, jak działa programowanie sieci neuronowych, a rzeczywisty proces zazwyczaj obejmuje setki lub tysiące parametrów i liczne kontrole sieci. Dzięki temu procesowi sieć zapewnia środki do prawidłowej identyfikacji danych wejściowych w przyszłości, umożliwiając programowaniu sieci neuronowych tworzenie systemów AI, które skutecznie uczą się na błędach i dostosowują do nowych danych.