Neural nätverksprogrammering är ganska komplicerad och kan använda olika programmeringsspråk och hårdvara för att åstadkomma skapandet av ett artificiellt neuralt nätverk (ANN). I allmänhet börjar dock denna typ av programmering med att parametrar upprättas som kan användas för att beskriva objekt och sedan separera dessa objekt i kategorier. Olika typer av input kan sedan matas in i detta system så att programmet kan analysera de inkommande parametrarna och mata ut en indikation på hur ingången ska kategoriseras. Neural nätverksprogrammering upprepar vanligtvis denna process flera gånger för att låta nätverket ”lära sig” korrekta och felaktiga svar för olika input.
Ett neuralt nätverk är ett stort nätverk som består av enskilda delar, kallade neuroner i den mänskliga hjärnan, ofta emulerade av de som arbetar med artificiell intelligens (AI). Neural nätverksprogrammering används vanligtvis för att skapa artificiella neurala nätverk som emulerar den mänskliga hjärnans funktioner för problemlösning och kategorisering av olika objekt. Denna programmering kan använda olika språk och syntaxer, beroende på programmerarens preferenser och det övergripande syftet med ANN som designas. Både hårdvara och mjukvara används i programmering av neurala nätverk, med individuella kretsar som ofta används för att efterlikna de separata neuroner som finns i biologiska neurala nätverk.
Neural nätverksprogrammering kan börja med skapandet av nätverket och olika parametrar som används för att identifiera olika objekt. Indata matas in i det neurala nätverket och programmet tillåts analysera denna ingång för att bestämma olika identifierare som används för att kategorisera den mottagna ingången. Någon kanske matar in olika parametrar om typer av hundar, till exempel stora och små, svans eller ingen svans, och lurviga eller hårlösa. Neural nätverksprogrammering innebär sedan att det neurala nätverket analyserar de individuella parametrarna för att identifiera en viss typ av hund som identifieras.
Om nätverket identifierar parametrar inklusive stor, svans och lurvig, till exempel, kan det dra slutsatsen att inmatningen är avsedd att identifiera en schäfer. Om samma information fick nätverket att identifiera en Chihuahua, skulle analysen ha varit felaktig, och det neurala nätverket skulle ”lära sig” av misstaget att korrekt identifiera hunden i framtiden. Detta är naturligtvis ett enkelt exempel på hur programmering av neurala nätverk fungerar och den faktiska processen involverar vanligtvis hundratals eller tusentals parametrar och många kontroller av nätverket. Genom denna process etablerar nätverket ett sätt att korrekt identifiera indata i framtiden, vilket tillåter neurala nätverksprogrammering att skapa AI-system som effektivt lär sig av misstag och anpassar sig till ny data.