Arhitectura rețelei neuronale folosește un proces similar cu funcția unui creier biologic pentru a rezolva probleme. Spre deosebire de computere, care sunt programate să urmeze un set specific de instrucțiuni, rețelele neuronale folosesc o rețea complexă de răspunsuri pentru a-și crea propriile seturi de valori. Sistemul funcționează în primul rând prin învățarea din exemple și încercări și erori. În general, arhitectura rețelelor neuronale duce procesul de rezolvare a problemelor dincolo de ceea ce oamenii sau algoritmii de computer convenționali pot procesa.
Conceptul de arhitectură a rețelei neuronale se bazează pe neuronii biologici, elementele din creier care implementează comunicarea cu nervii. Acestea sunt simulate în mediul de calcul prin programe compuse din noduri și valori care lucrează împreună pentru a procesa datele. Această metodă este menită să compenseze incapacitatea algoritmilor tipici de computer de a procesa date auditive și vizuale simple la fel de ușor ca oamenii. De asemenea, se străduiește să îmbunătățească abilitățile umane prin creșterea vitezei și eficienței procesului.
Un sistem tipic de arhitectură a rețelei neuronale va încerca să rezolve o problemă punând o serie de întrebări da și nu despre subiect. Renunțând la anumite elemente și acceptând altele, se găsește în cele din urmă un răspuns. Acest proces este similar cu modul în care un creier biologic ar rezolva o problemă, dar poate fi proiectat pentru a funcționa într-un mod mai rapid și mai complex, concentrându-se pe o anumită zonă.
Deoarece arhitectura rețelei neuronale este construită astfel încât programul să își dezvolte propria metodă de rezolvare a unei probleme, aceasta poate fi imprevizibilă. Acest lucru poate fi adesea benefic, deoarece un proces mai puțin definit poate dezvolta răspunsuri pe care mințile umane sunt incapabile să le conceapă singură. De asemenea, poate fi problematic, deoarece nu există nicio modalitate de a urmări pașii specifici pe care îi face computerul pentru a rezolva problema și, prin urmare, mai puține modalități de depanare a oricăror probleme care pot apărea în timpul sau după rularea procesului.
Unul dintre beneficiile arhitecturii rețelei neuronale este că, învățând continuu din încercări și erori, sistemul își poate îmbunătăți capacitatea de rezolvare a problemelor. În timp, acest lucru poate crește capacitatea rețelei de a detecta tipare și de a procesa corpuri de date neorganizate și indistincte. Acest proces poate fi proiectat pentru orice, de la un singur proces la o gamă largă de elemente interconectate.
În timp ce arhitectura rețelei neuronale poate fi proiectată pentru a se concentra pe anumite zone, nu poate fi limitată la sarcini specifice. Pentru ca sistemul să fie eficient, trebuie să i se ofere elementele necesare depanării singur. Fără materialele adecvate, răspunsurile pe care le generează sistemul nu vor fi de obicei satisfăcătoare.