Science fiction møder videnskab kendsgerning i udformningen af ​​kunstige neurale netværk og skabelsen af ​​kunstig intelligens . Baseret på den menneskelige hjerne neuron og netværksfunktioner , en kunstig neurale netværk eller ANN udfører opgaver på en lignende måde. Ligesom et menneske , er et neuralt netværk ikke behøver at være " omprogrammeres ", når det lærer noget. Feed Forward ANN

Et feed -forward netværk er et simpelt neuralt netværk , som består af et input lag , en output lag og et eller flere lag af neuroner . Den effekt af netværket findes i gruppen adfærd de tilsluttede neuroner , som det udvikler sig - gennem evaluering af sin produktion ved at gennemgå sit input - " . Udgang" , og beslutte, om de oplysninger, trukket i, er nok til at berettige et svar eller en Dette netværk lærer at vurdere og anerkende input mønstre .
Feedback ANN

feedback-netværk feeds oplysninger tilbage ind i sig selv og er velegnet til at løse optimeringsproblemer ifølge University of Massachusetts , Lowell center for Atmospheric Research. I stedet for at beslutte det bedste output respons , går outputtet tilbage i netværket for at opnå de bedst udviklede resultater internt. Intern systemfejl korrektioner bruger feedback- Anns .
Classification - Prediction ANN

delmængde af feed-forward ANN , klassificeringen - forudsigelse ANN gælder for oplysninger - mining scenarier. Netværket er uddannet til at genkende bestemte mønstre og klassificere dem i bestemte grupper, og derefter yderligere klassificere dem i "nye mønstre , " nye til netværket.