1. SCOPUL LUCRARII
In aceasta lucrare se studiaza o retea neuronala multi-layer perceptron ( MLP ), antrenata pentru recunoasterea de forme, care are intrari analogice. Reteaua este antrenata cu sabloanele salvate intr-un fisier text, dupa care ea este testata cu date de intrare noi, diferite de cele pe care le-a invatat. De asemenea, se studiaza caracteristicile generale ale simulatoarelor de retele neuronale.

2. BREVIAR TEORETIC
in general, o retea neuronala poate fi implementata in trei moduri distincte:
-simulata soft, pe un calculator secvential
-simulata soft pe un calculator paralel (un sistem cu mai multe procesoare)
-implementata hard
In privinta utilizarii simulatoarelor, pentru rezolvarea unei aplicatii concrete, trebuie avute in vedere urmatoarele aspecte:
-Alegerea tipului de retea neuronala
Majoritatea retelelor neuronale utilizate practic sunt de tipul perceptron multistrat ( MLP ) si utilizeaza algoritmul de backpropagation pentru invatare. Algoritmul de backpropagation foloseste eroarea intre iesirile actuale (rezultate prin calcul, propagand inainte valorile de pe intrari, specificate de sabloane) si iesirile asteptate (cele impuse de sablonul curent), pentru a ajusta fiecare pondere. Ajustarea ponderilor se face secvential, plecând de la ultimul strat (cel de iesire), spre primul strat (cel de intrare).