اشاره :
در قسمت قبلی مقاله (ماهنامه شبكه - شماره51) با مفاهیم كلی شبكه‌های عصبی و اجزای آن و نحوه پردازش در آن‌ها آشنا شدید. در این قسمت به مراحل طراحی یك شبكه عصبی می پردازیم . سپس نظری به مقوله بسیار مهم آموزش در چنین شبكه‌هایی خواهیم داشت و روش‌های مختلف آموزش را بیان می‌كنیم.

 اشاره :
شبكه‌های عصبی را می‌توان با اغماض زیاد، مدل‌های الكترونیكی از ساختار عصبی مغز انسان نامید. مكانیسم فراگیری و آموزش مغز اساساً بر تجربه استوار است. مدل‌های الكترونیكی شبكه‌های عصبی طبیعی نیز بر اساس همین الگو بنا شده‌اند و روش برخورد چنین مدل‌هایی با مسائل، با روش‌های محاسباتی كه به‌طور معمول توسط سیستم‌های كامپیوتری در پیش گرفته شده‌اند، تفاوت دارد. می‌دانیم كه حتی ساده‌ترین مغز‌های جانوری هم قادر به حل مسائلی هستند كه اگر نگوییم كه كامپیوترهای امروزی از حل آنها عاجز هستند، حداقل در حل آنها دچار مشكل می‌شوند. به عنوان مثال، مسائل مختلف شناسایی الگو، نمونه‌ای از مواردی هستند كه روش‌های معمول محاسباتی برای حل آنها به نتیجه مطلوب نمی‌رسند. درحالی‌كه مغز ساده‌ترین جانوران به‌راحتی از عهده چنین مسائلی بر می‌آید. تصور عموم كارشناسان IT بر آن است كه مدل‌های جدید محاسباتی كه بر اساس شبكه‌های عصبی بنا می‌شوند، جهش بعدی صنعت IT را شكل می‌دهند. تحقیقات در این زمینه نشان داده است كه مغز، اطلاعات را همانند الگو‌ها (pattern) ذخیره می‌كند. فرآیند ذخیره‌سازی اطلاعات به‌صورت الگو و تجزیه و تحلیل آن الگو‌، اساس روش نوین محاسباتی را تشكیل می‌دهند. این حوزه از دانش محاسباتی (computation) به هیچ وجه از روش‌های برنامه‌نویسی سنتی استفاده نمی‌كند و به‌جای آن از شبكه‌های بزرگی كه به‌صورت موازی آرایش شده‌اند و تعلیم یافته‌اند، بهره می‌جوید. در ادامه این نوشته به این واژگان كه در گرایش شبكه‌های عصبی، معانی ویژه‌ای دارند، بیشتر خواهیم پرداخت.