Redes neurais são uma importante técnica de Inteligência Artificial, e tem sido um grande sucesso na área de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. Eles são muitas vezes utilizados em programas que exigem tanto o reconhecimento de padrões e capacidade de aprendizagem . O tipo mais comum de rede neural é chamado de " rede backpropagation ", que permite que o "coach" para treinar a rede. Instruções
1

Código um único neurônio no idioma de sua escolha. Os detalhes de implementação podem variar, mas cada neurônio tem de ser capaz de consumir várias entradas , aplicar uma ponderação de vários factores de produção e , em seguida, aplicar uma " função sigmóide " para produzir um resultado. A "função sigmóide " irá variar com base no que a rede é projetada para aprender.
2

criar uma matriz de "neurônios -modelo" no idioma de sua escolha . Crie uma segunda camada de neurônios . Cada camada de neurônios vai passar informações para a camada posterior de neurônios que irão continuar a alterar as entradas até que uma camada de saída é obtida .
3

Criar uma camada de saída que permite que você dê a resposta de que a rede neural deveria ter produzido . Neste momento , a rede neural precisa " backpropagate " a resposta para todas as camadas anteriores de neurónios . Os neurônios , então precisa calcular um erro e ajustar o peso para as suas várias entradas.
4

Treinador sua rede neural até que comece a produzir os resultados adequados em uma base consistente .
< Br >