Programarea rețelelor neuronale este destul de complicată și poate utiliza diferite limbaje de programare și hardware pentru a realiza crearea unei rețele neuronale artificiale (ANN). În general, însă, acest tip de programare începe cu stabilirea parametrilor care pot fi utilizați pentru a descrie obiecte și apoi a separa acele obiecte în categorii. Diferite tipuri de intrare pot fi apoi introduse în acest sistem pentru a permite programului să analizeze parametrii de intrare și să scoată o indicație a modului în care ar trebui să fie clasificată intrarea. Programarea rețelelor neuronale repetă de obicei acest proces de mai multe ori pentru a permite rețelei să „învețe” răspunsuri corecte și incorecte pentru diferite intrări.
O rețea neuronală este o rețea mare formată din piese individuale, denumite neuroni în creierul uman, adesea emulată de cei care lucrează la inteligența artificială (AI). Programarea rețelelor neuronale este de obicei folosită pentru a crea rețele neuronale artificiale care emulează funcțiile creierului uman pentru rezolvarea problemelor și clasificarea diferitelor obiecte. Această programare poate folosi diferite limbaje și sintaxe, în funcție de preferințele programatorului și de scopul general al ANN-ului proiectat. Atât hardware-ul, cât și software-ul sunt utilizate în programarea rețelelor neuronale, cu circuite individuale adesea folosite pentru a emula neuronii separați găsiți în rețelele neuronale biologice.
Programarea rețelelor neuronale poate începe cu crearea rețelei și a diverșilor parametri utilizați în identificarea diferitelor obiecte. Intrarea este introdusă în rețeaua neuronală și programului i se permite să analizeze această intrare pentru a determina diferiți identificatori utilizați în clasificarea intrării primite. Cineva ar putea introduce diferiți parametri despre tipurile de câini, de exemplu, cum ar fi mare și mic, coadă sau fără coadă și blănos sau fără păr. Programarea rețelelor neuronale implică apoi rețeaua neuronală să analizeze parametrii individuali pentru a identifica un anumit tip de câine care este identificat.
Dacă rețeaua identifică parametri, inclusiv mare, coadă și blană, de exemplu, atunci se poate concluziona că intrarea este menită să identifice un ciobanesc german. Dacă aceleași informații ar fi determinat rețeaua să identifice un Chihuahua, atunci analiza ar fi fost incorectă, iar rețeaua neuronală ar „învăța” din greșeală să identifice corect câinele în viitor. Acesta este, desigur, un exemplu simplu al modului în care funcționează programarea rețelelor neuronale, iar procesul real implică de obicei sute sau mii de parametri și numeroase verificări ale rețelei. Prin acest proces, rețeaua stabilește un mijloc pentru identificarea corectă a intrării în viitor, permițând programării rețelelor neuronale să creeze sisteme AI care învață eficient din greșeli și se adaptează la date noi.