neurális hálózatok eros hasonlóságot mutatnak az aggyal

A mesterséges neurális hálózat egy rendszer, melynek modellje az emberi agy. A területnek nagyon sok rokon értelmu elnevezése létezik, pl.:
„párhuzamosan elosztott feldolgozás”, „neuro-számítás”, „gépi tanulási algoritmus”, „természetes intelligens rendszerek” és mesterséges neurális hálózatok.
Tulajdonképpen a neurális hálózat egy kísérlet, amely speciális hardver elemek, és összetett szoftver segítségével szimulálni próbálja a neuronok több
rétegu, de egyszeru muködési elvét. Minden egyes neuron összeköttetésben áll bizonyos számú szomszédjával, ahol változó összeköttetési együtthatóval
vesz részt a kapcsolatban, amely a kapcsolat erosségét reprezentálja. A tanulási folyamat úgy zajlik, hogy a kapcsolatok erosségét változtatjuk olyan
irányba, ami a teljes rendszert a helyes eredmény elérésére sarkallja. A neurális hálózatok legalapvetobb összetevoit az agy felépítése alapján
modellezzük. Néhány neurális hálózati struktúra nem hozható közeli kapcsolatba az aggyal, ugyanakkor más felépítésu rendszereknek pedig a biológiai
modellje nem létezik. Mégis általánosságban elmondható, hogy a neurális hálózatok eros hasonlóságot mutatnak az aggyal, ezért a terminológia nagy
része az idegsebészetbol lett átvéve. A biológiai neurális hálózatok háromdimenziósan épülnek fel mikroszkopikus méretu elemekbol. Ezek a neuronok
szinte korlátlan kapcsolat létrehozására képesek. Ez nem igaz az ember által létrehozott hálózat esetében. A mesterséges neurális hálózatok egyszeru
csoportosítását jelentik a primitív mesterséges neuronoknak. Ez a csoportosítás rétegek kialakítását jelenti, amelyeket azután összekapcsolunk egymással.
Az is változhat, ahogy ezek a rétegek kapcsolódnak. Általánosságban elmondható, hogy minden neurális hálózatnak hasonló a topológiája. Némely
neuronok kapcsolatban állnak a külvilággal, hogy fogadják a bejövo adatokat (input), mások a valóság felé kibocsátják az eredményeket (output), míg az
összes többi neuron rejtve marad a külvilág számára. )