Prin retele neurale se incearca modelarea modului de prelucrare a informatiei in sistemul nervos uman. Simplificat, modelul unui neuron este reprezentat printr-un element de insumare a intrarilor xi si printr-o functie de activare f. In fig. 6.1a este reprezentat un neuron printr-un simbol, iar in fig. 6.1b sunt ilustrate functiile unui neuron.
Functia de activare permite transformari complexe ale intrarilor, existand functii treapta (sau prag), functii sigmoidale, etc. Cea mai utilizata structura pentru o arhitectura de retea neuronala este perceptronul multistrat MLP (multilayer perceptron).
Nodurile din stratul de intrare au o singura intrare, iar iesirile acestora merg la stratul ascuns care nu este accesibil. O retea neuronala trebuie instruita, adica se da un set de date de intrare si iesirile scop (target). Prin operatia de instruire, iesirea actuala a retelei neuronale se compara cu scopul si in functie de eroarea aceasta, se modifica ponderile, operatia repetandu-se pentru toate seturile de intrare de test.
