En neural algoritm hänvisar vanligtvis till en kod som används i neural programmering. Det är här ett neuralt nätverk simulerar specifika beteenden och egenskaper hos den mänskliga hjärnan. Programmerare talar om neural programmering som en process som utvecklats från äldre system, där dagens neurala programmeringsgemenskap bygger på principer för artificiell intelligens som presenterades för decennier sedan.
Den neurala algoritmen är en specifik del av neurala system som hjälper till att underlätta en av de större rollerna för neurala program. Det ger ofta möjlighet att kombinera olika data för ett specialiserat resultat, där den neurala algoritmen fyller i luckorna ungefär som en mänsklig cerebral process skulle göra, till exempel i ett begränsat synområde. I artificiell neural programmering görs detta genom att projicera från kända data för att presentera ett troligt resultat.
Många neurala algoritminställningar innebär att man tar en känd ingång och lägger till en annan typ av ”träningsdata” för att få ett slutresultat som kombinerar båda. Utvecklare tittar noga på maskininlärning för att definiera hur väl deras neurala algoritmer producerar förmågan hos ett datorprogram att lära sig. Utöver detta finns det ett brett utbud av typer av neurala algoritmer avsedda för olika mål och implementerade på olika sätt.
Programmerare inkluderar ofta detaljerade diagram för att visa hur varje komponent i en neural algoritm smälter in i mixen. Dessa kan publiceras i tryckt form eller på webben för att hjälpa en offentlig utvecklargemenskap att tolka vad en enskild programmerare eller ett team har gjort med en neural algoritm för att förbättra en mjukvara. Liksom all programmering är utvecklingen av neurala algoritmer mycket beroende av konventionellt språk och kodning, standarddokumentation och klarhet från det ursprungliga teamet för att göra resultatet tillgängligt för en bredare publik. Utan detta blir det svårt att översätta den ursprungliga avsikten och funktionen hos en algoritm eller ett program.
Tillsammans med grundläggande roller inom områden som logistik och observationsvetenskap, har neurala applikationer nu blivit populära på osannolika platser. En av dessa är inom hästkapplöpning, där utvecklare av datorprogram nu hävdar att neurala algoritmer kan användas för att effektivt förutsäga utfall. Även om dessa typer av användningar liknar andra vanliga metoder för neural mjukvarudesign, är det diskutabelt hur väl neurala applikationer kan förutsäga en viss händelse. Intresset för att använda en neural algoritmdesign för att spåra datarika händelser som börsförändringar är tillräckligt stort för att säkerställa att neural programmering kommer att vara en stor del av framtida ansträngningar för att utveckla datorprogram som hjälper mänskliga operatörer på specifika prediktiva sätt.