mteb/MIRACLReranking huggingface dataset:
کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان شبکه‌ی عصبی مصنوعی می‌تواند مسائل متفاوت طبقه‌بندی و شناسایی الگو را مدیریت کند. چند لایه‌ی پنهان که نمایانگر اتصالات عصبی به صورت ریاضی هستند معمولاً در این فرایند استفاده می‌شوند. با اینکه این روش می‌تواند بسیاری از مشکلات را حل نماید اما ساختار لایه‌ای آن می‌تواند بسیار وقت‌گیر باشد و علاوه بر آن فهمیدن فرایند طبقه‌بندی و یا اینکه چرا یک شبکه عصبی مصنوعی کار نمی‌کند تقریباً غیرممکن است. در صورت داشتن ورودی‌ پر اختلال می‌تواند آن را تحمل کند. یک مثال برای شبکه عصبی می‌تواند نقشه‌های خودسازمان‌دهنده باشد.
شبکه عصبی شبکه‌ی عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی به مجموعه‌ای از یاخته‌ها (سلول‌های عصبی، نورون) می‌گویند که در یک معماری ویژه‌ای برای حل مساله‌ای خاص به هم متصل شده‌اند و هر کدام محاسبات ساده‌ای به انجام می‌رسانند. فرایندی که درون شبکه‌ی عصبی مصنوعی دنبال می‌شود به این صورت است که نورون‌ها با توجه به اتصال‌هایی که با دیگر نورون‌ها دارند، داده‌هایی را دریافت می‌کنند و به دیگر نورون‌های متصل به خود می‌دهند. همچنین اتصال‌های موجود میان نورون‌ها متغیر می‌باشند و این نوید قابلیت یادگیری در آن شبکه را به ما می‌دهد. هدف کلی شبکه‌های عصبی مصنوعی، انجام مسائل دسته‌بندی و رگرسیون می‌باشد. اما ممکن است در این بین با شبکه‌های عصبی مصنوعی مواجه شوید که وظیفه‌ی راندن خودرو، تحلیل گفتار و یا نوشتن موسیقی کلاسیک را بر عهده گرفته‌اند.
محدودیت های عرض زیاد شبکه های عصبی شبکه‌های عصبی مصنوعی دسته‌ای از مدل‌های مورد استفاده در یادگیری ماشین هستند و از شبکه‌های عصبی بیولوژیکی الهام گرفته‌اند. آنها جزء اصلی الگوریتم‌های یادگیری عمیق مدرن هستند. محاسبات در شبکه‌های عصبی مصنوعی معمولاً در لایه‌های متوالی نورون‌های مصنوعی سازماندهی می‌شوند. به تعداد نورون‌های یک لایه، عرض لایه می‌گویند. تحلیل نظری شبکه‌های عصبی مصنوعی گاهی اوقات این مورد محدود کننده را در نظر می‌گیرد که عرض لایه بزرگ یا بی‌نهایت می‌شود. این محدودیت، گزاره‌های تحلیلی ساده‌ای را در مورد پیش‌بینی‌های شبکه عصبی، آموزش پویا، تعمیم و زیان سطوح امکان می‌دهد. این محدودیت لایه گسترده نیز مورد توجه عملی است، زیرا شبکه‌های عصبی با عرض محدود اغلب با افزایش عرض لایه عملکرد بهتری دارند.
نقشه‌های خودسازمان‌دهنده نقشه‌های خودسازمان‌دهنده (SOM) یا نقشه ویژگی‌های خود سازمان دهنده (SOFM) یا شبکه‌های عصبی خودسازمان دهنده یک روش تجسم داده‌است که توسط پروفسور «توو کوهونن» اختراع شده است. در این روش ابعاد داده‌ها را از طریق کاربرد شبکه عصبی خود سازمان دهنده کاهش می‌دهند. مسئله‌ای که تجسم داده سعی در حل آن دارد این است که مغز انسان به سادگی نمی‌تواند داده‌های با ابعاد زیاد را تجسم کند، روش‌هایی برای کمک به درک این داده‌ها وجود دارد. هدف اصلی این تکنیک کاهش ابعاد داده‌ها به یک یا دو بعد است. به این روش شبکه‌های عصبی خود سازمان دهنده نیز می‌گویند، زیرا در واقع زیر مجموعه روش شبکه عصبی مصنوعی است.
هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی دهه ۱۹۸۰ و دهه ۱۹۹۰ باعث افزایش تعداد میکرو رایانه‌ها و سطح جدید اتصال به شبکه شد. در طی این زمان، محققان و توسعه دهندگان، به رسمیت شناخته شده بودند که سیستم‌های هوش مصنوعی در مراقبت‌های مرتبط با سلامت، باید به منظور عدم وجود اطلاعات کامل و براساس تخصص پزشکان طراحی شوند. رویکردها شامل تئوری مجموعه فازی، شبکه‌های بیزی و شبکه‌های عصبی مصنوعی، بر روی سیستم‌های هوشمند محاسباتی در مراقبت‌های مرتبط با سلامت کاربرد دارند.
شبکه عصبی دارا بودن حداقل یک ورودی و حداقل یک خروجی از ویژگی‌های عمومی شبکه‌های عصبی مصنوعی معمول می‌باشد و داده‌های وابسته به زمان مانند موسیقی یا ویدیو و داده‌های مستقل از زمان مانند تعداد ضلع‌های چندضلعی‌ها می‌توانند به عنوان ورودی شبکه‌های عصبی مصنوعی به کار گرفته شوند
شبکه عصبی مصنوعی فلسفهٔ اصلی شبکهٔ عصبی مصنوعی، مدل کردن ویژگی‌های پردازشی مغز انسان برای تقریب زدن روش‌های معمول محاسباتی با روش پردازش زیستی است. به بیان دیگر، شبکهٔ عصبی مصنوعی روشی است که دانش ارتباط بین چند مجموعهٔ داده را از طریق آموزش فراگرفته و برای استفاده در موارد مشابه ذخیره می‌کند. این پردازنده از دو جهت مشابه مغز انسان عمل می‌کند:
Neural network Gaussian process فرآیندهای گاوسی شبکه عصبی (NNGPs) تا حدی معادل شبکه‌های عصبی بیزی هستند، و یک شکل بسته ارائه می‌کنند. روشی برای ارزیابی شبکه‌های عصبی بیزی آنها یک توزیع احتمال فرایند گاوسی هستند که توزیع بر روی پیش‌بینی‌های انجام شده توسط شبکه عصبی بیزی مربوطه را توصیف می‌کند. محاسبات در شبکه‌های عصبی مصنوعی معمولاً در لایه‌های متوالی نورون‌های مصنوعی سازماندهی می‌شوند. به تعداد نورون‌های یک لایه، عرض لایه می‌گویند. هم‌ارزی بین NNGPها و شبکه‌های عصبی بیزی زمانی اتفاق می‌افتد که لایه‌ها در شبکه عصبی بیزی بی‌نهایت گسترده شوند (شکل را ببینید). این محدودیت عرض بزرگ مورد توجه عملی است، زیرا شبکه‌های عصبی با عرض محدود معمولاً با افزایش عرض لایه عملکرد بهتری دارند.
کاربردهای هوش مصنوعی هوش مصنوعی می‌تواند برای ساخت دیگر انواع هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرد. برای مثال، در حوالی نوامبر ۲۰۱۷، گوگل در پروژه AutoMl، تپولوژی‌های جدیدی از شبکه‌های عصبی را ایجاد کرد به نام شبکه‌های عصبی NAS، سیستمی بهینه‌سازی شده برای پروژه ایمیج نت و COCO. به گفته گوگل، عملکرد شبکه‌های عصبی NAS فراتر بود از تمام عملکردهای پیشین منتشر شده از ایمیج نت .
شبکه عصبی مصنوعی این شبکه‌ها برای تخمین و تقریب، کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوژیکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضانوردی را نام برد.
شبکه عصبی مصنوعی شبکه‌های عصبی مصنوعی یا شبکه‌های عصبی صناعی (Artificial Neural Networks - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوین برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده هستند. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها تا حدودی الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی برای پردازش داده‌ها و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش میباشد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است.
شبکه عصبی پیشخور یک شبکه عصبی پیشخور (به : Feedforward Neural Network) یک شبکه عصبی مصنوعی است، که در آن اتصال میان واحدهای تشکیل دهنده آن یک چرخه را تشکیل نمی‌دهند. در واقع این شبکه متفاوت از شبکه‌های عصبی بازگشتی می‌باشد.
تکامل عصبی Neuroevolution یا تکامل عصبی، یک شکل از هوش مصنوعی است که با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای تولید شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، پارامترهای، توپولوژی و قوانین استفاده می‌شود. این ماده معمولاً در زندگی مصنوعی، بازی عمومی و استفاده می‌شود. مزیت اصلی این است که تکامل عصبی می‌تواند به‌طور گسترده‌تری از الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت، که به برنامه از جفت‌های ورودی و خروجی صحیح نیاز دارند، استفاده شود. در مقابل ، تکامل عصبی فقط به اندازه‌گیری عملکرد شبکه در یک کار نیاز دارد. به عنوان مثال، نتیجه یک بازی (یعنی اینکه یک بازیکن برنده است یا باخته‌است) به راحتی قابل اندازه‌گیری است بدون ارائه نمونه‌هایی با برچسب از استراتژی‌های مورد نظر. تکامل عصبی معمولاً به عنوان بخشی از الگوی یادگیری تقویتی مورد استفاده قرار می‌گیرد و می‌توان آن را با تکنیک‌های متداول یادگیری عمیق که از نزول شیب دار در یک شبکه عصبی با توپولوژی ثابت استفاده می‌کنند ربط داد.
کشت اجزاء مصنوعی در مغز اجزاء مصنوعی پیوندی، می‌توانند، پیامهای عصبی شبکه طبیعی اعصاب را مسدود، تقویت یا ضبط کنند یا با ارسال پیامهای جعلی نقاط خاصی در مغز را تحریک کنند. همچنین این واحدهای مصنوعی می‌توانند، ترکیبی از این اعمال را اجرا کنند. بازداری از تولید یا انتقال پیامهای عصبی تنها در مواردی ممکن است که تأثیر و طرز عمل این پیامها و مراکز مربوط به آنها به اندازه کافی شناخته شده باشد. به دلیل پیچیدگی فرایند پردازش عصبی؛ و عدم یا دشواری دسترسی به پیام‌های عصبی حاصل از پتانسیل عمل، استفاده از فنون تصویربرداری، توسط کاربرد ابزار پیوندی در مغز، تا پیشرفت‌های اخیر در علوم اعصاب و تقویت توان پردازش رایانه‌ها، به‌طور جدی محدود شده بود. در حال حاضر تحقیقات زیادی پیرامون شیمی سطح تماس اجزاء مصنوعی پیوندی در دستگاه عصبی انجام می‌گیرد تا عوارض منفی و متقابل اجزاء مصنوعی و اجزاء زیستی را در هنگام فعالیت، به حداقل ممکن برسانند. به گونه ای که فعالیت واحدهای زیستی یا مصنوعی کمتر دچار اختلال در اثر خصوصیات شیمیایی و مکانیزمهای زیستی قرار گیرند. محققان همچنین در حال بررسی طیف وسیعی از شیوه‌های انتقال و تحویل واحدهای مصنوعی، مثلاً از طریق رگها هستند، که به اعمال جراحی نیاز نداشته باشند. جراحی و باز کردن جمجمه مخاطرات سکته مغزی یا اختلالات دائمی در دستگاه عصبی را به همراه دارد؛ بنابراین یافتن روشهای بی‌نیاز به جراحی مغز، ارزش زیادی داشته و در دستور کار تحقیقات قرار دارند.
OpenNN اپن ان ان نام یک کتابخانه (رایانه) است که به زبان سی++ نوشته شده است. این کلاس کتابخانه (رایانه) منبع باز در شبکه عصبی مصنوعی کاربرد دارد. این کتابخانه (رایانه) برای سیستم‌عاملهای یونیکس و ویندوز اجرا می شود.
کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان هنوز هم میان همه‌ی روش‌ها شبکه‌ی عصبی مصنوعی غالب است و به طور کلی روش‌های یادگیری ماشین می‌توانند کارایی را بهبود بخشند و دقت را افزایش دهند.
شناخت محاسباتی شبکه‌های عصبی مصنوعی یک پیاده‌سازی ساختگی از شبکه عصبی نورونی موجودات زنده است که برآمده از میلیاردها سال تکامل است به این امید که با تغییر در ویژگی‌های این شبکه مصنوعی بتوان به یک سامانه پیچیده مانند مغز نزدیک شد و به آگاهی رسید.
کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی داده‌ها کاملاً به یادگیری ماشین کمک می‌کنند. یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعیست، که در پاسخ به داده‌های آموزشی به منظور پیش‌بینی خودکار از الگوریتم‌هایی که به شکل تکراری گسترده و یا آموزش داده می‌شوند استفاده می‌کند. یادگیری ماشین تحت نظارت یک زیرگروه است،که به ارائه داده های آموزش‌های از پیش مشخص‌شده متکی است. در زمینه تصویربرداری عمومی و بینایی رایانه‌ای، یادگیری عمیق ابزار پیشرو یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق به تکنیک‌هایی گفته می‌شود که مبتنی بر پیشرفت در شبکه‌های عصبی مصنوعی است و در آن‌ها چندین لایه شبکه به منظور افزایش سطح مفهوم و عملکرد اضافه می‌شود. هدف شبکه‌های عصبی تقلید از ساختار مغز انسان است. آن‌ها از مجموعه‌ای از نورون‌های به هم پیوسته استفاده می‌کنند، که پیش از انتقال کمیت و ارزش به نورون بعدی در توالی، داده ها را جمع‌آوری، جمع‌بندی و یا تبدیل می‌کند. این فرآیند در یک لایه خروجی به اوج می‌رسد، و می‌توان برای پیش‌بینی‌های بعدی از آن استفاده کرد. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی موثر از ابتدا به مقدار زیادی داده نیاز دارد. شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر پیشرفته اغلب در مجموعه داده‌های حاوی میلیون ها تصویر ارائه، و توسط چندین سرور رایانه‌ای مشخص و به مدت چند هفته به طور مداوم کار می‌کند. این امر برای اکثر محققان پزشکی عملی نیست.
نوروروباتیک نوروروباتیک (Neurorobotics)، علم و فناوری مربوط به سیستم‌های عصبی خودکار تجسم یافته‌است که یک مطالعه ترکیبی از علوم اعصاب، روباتیک و هوش مصنوعی می‌باشد. سیستم‌های عصبی شامل الگوریتم‌های تأثیر گرفته از مغز (به عنوان مثال شبکه‌های اتصال دهنده)، مدل‌های محاسباتی مربوط به شبکه‌های عصبی بیولوژیکی (به عنوان مثال شبکه‌های عصبی اسپایکی و شبیه‌سازی میکرومدارهای عصبی در مقیاس بزرگ) و سیستمهای بیولوژیکی حقیقی (مانند شبکه‌های عصبی "داخل و خارج بدن") هستند. چنین سیستم‌های عصبی را می‌توان در ماشین‌هایی با عملکرد مکانیکی یا هر شکل دیگری از تحریک فیزیکی مجسم کرد. این ماشین‌ها شامل روبات‌ها، سیستم‌های پروتزی یا سیستم‌های پوشیدنی (wearable systems)، میکرو ماشین‌ها در مقیاس کوچکتر و تجهیزات و دستگاه‌ها در مقیاس بزرگتر می‌باشد. نوروروباتیک شاخه ای از علوم اعصاب (نوروساینس) ترکیب شده با روباتیک است، که به مطالعه و کاربرد علم و فناوری مربوط به سیستم‌های عصبی خودکار تجسم یافته، مانند الگوریتم‌های الهام گرفته از مغز می‌پردازد. ایده اصلی نوروروباتیک آن است که یک مغز برای روبات در نظر گرفته می‌شود و جسم فیزیکی آن برای انجام عمل در محیط قرار می‌گیرد؛ بنابراین، بسیاری از نوروروبات‌ها موظفند بر خلاف یک محیط شبیه‌سازی شده، در دنیای واقعی عمل کنند.
شبکه عصبی مصنوعی یک شبکهٔ عصبی مصنوعی، از سه لایهٔ ورودی، خروجی و پردازش تشکیل می‌شود. هر لایه شامل گروهی از سلول‌های عصبی (نورون) است که عموماً با کلیهٔ نورون‌های لایه‌های دیگر در ارتباط هستند، مگر این که کاربر ارتباط بین نورون‌ها را محدود کند؛ ولی نورون‌های هر لایه با سایر نورون‌های همان لایه، ارتباطی ندارند.
شبکه عصبی با تاخیر زمانی شبکه عصبی با تأخیر زمانی (TDNN) یک معماری شبکه عصبی مصنوعی چندلایه است که هدف آن ۱) رده‌بندی الگوها با جابه‌جایی-ناوردا و ۲) بافت مدل در هر لایه از شبکه است.
نرم افزار شبکه عصبی شبیه‌سازهای شبکه عصبی برنامه‌های نرم‌افزاری هستند که برای شبیه‌سازی رفتار شبکه‌های عصبی مصنوعی یا بیولوژیکی استفاده می‌شوند. آنها روی یک یا تعداد محدودی از انواع خاص شبکه‌های عصبی متمرکز هستند. آنها معمولاً مستقل می‌باشند و برای تولید شبکه‌های عصبی عمومی که بتوانند در سایر نرم‌افزارها ادغام شوند، در نظر گرفته نشده‌اند. شبیه‌سازها معمولاً نوعی فرایند داخلی برای نظارت بر روند آموزش دارند. برخی شبیه‌سازها همچنین فرایند ساختار فیزیکی شبکه عصبی را مشخص می‌کنند.
بازاریابی و هوش مصنوعی شبکه عصبی مصنوعی، نوعی برنامه کامپیوتری است که از مغز و سیستم عصبی انسان الگو گرفته‌است.
یکسوساز (شبکه عصبی) در چاچوب شبکه عصبی مصنوعی، یکسوساز یک تابع فعال‌سازی که به صورت
شبکه عصبی کوانتومی الگوریتم حافظه انجمنی کوانتومی توسط دن ونتورا و تونی مارتینز در سال ۱۹۹۹ معرفی شد. نویسندگان تلاش نمی‌کنند ساختار مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی را به تئوری کوانتوم تبدیل کنند، اما الگوریتمی برای یک کامپیوتر کوانتومی مبتنی بر مدار ارائه می‌دهند که حافظه انجمنی را شبیه‌سازی می‌کند. حالت‌های حافظه (در شبکه‌های عصبی هاپفیلد که در وزن اتصالات عصبی ذخیره شده‌اند) در یک برهم نهی نوشته می‌شوند، و یک الگوریتم جستجوی کوانتومی Grover مانند حالت حافظه نزدیک به ورودی داده شده را بازیابی می‌کند. یک مزیت در ظرفیت ذخیره‌سازی نمایی حالت‌های حافظه نهفته‌است، اما این سؤال همچنان باقی است که آیا این مدل از نظر هدف اولیه مدل هاپفیلد به عنوان نمایشی از چگونگی شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی ساده می‌تواند ویژگی‌های مغز را مورد توجه قرار دهد؟
نرم افزار شبکه عصبی از لحاظ بررسی تاریخی، رایج‌ترین نوع نرم‌افزار شبکه عصبی برای تحقیق در مورد ساختارها و الگوریتم‌های شبکه عصبی در نظر گرفته شده بود. هدف اصلی این نوع نرم‌افزارها، از طریق شبیه‌سازی، درک بهتر رفتار و خصوصیات شبکه‌های عصبی است. امروزه در مطالعه شبکه‌های عصبی مصنوعی، شبیه‌سازها عمدتاً توسط محیط‌های توسعه یافته مبتنی محور مولفه به عنوان سیستم تحقیق جایگزین شده‌اند.
شبکه عصبی کوانتومی شبکه‌های عصبی کوانتومی مدل‌های شبکه عصبی محاسباتی هستند که بر اساس اصول مکانیک کوانتوم ساخته شده‌اند. اولین ایده‌ها در مورد محاسبات عصبی کوانتومی به‌طور مستقل در سال ۱۹۹۵ توسط سبهاش کاک و رون کریسلی منتشر شد، درگیر شدن با نظریه ذهن کوانتوم، که بیان می‌کند اثرات کوانتومی در عملکرد شناختی نقش دارند. با این حال، تحقیقات معمول در شبکه‌های عصبی کوانتومی شامل ترکیب مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی کلاسیک با استفاده از مزایای اطلاعات کوانتومی به منظور توسعه الگوریتم‌های کارآمد تر. یک انگیزه مهم برای این تحقیقات دشواری در آموزش شبکه‌های عصبی کلاسیک، به ویژه در برنامه‌های کاربردی داده‌های بزرگ است. امید این است که از ویژگی‌های محاسبات کوانتومی مانند موازی سازی کوانتومی یا اثرات تداخل و درهم تنیدگی به عنوان منابع استفاده شود. از آنجا که اجرای فناوری رایانه کوانتومی هنوز در مرحله زودرس است، چنین مدل‌های شبکه عصبی کوانتومی عمدتاً پیشنهادی نظری هستند که در انتظار اجرای کامل آنها در آزمایش‌های فیزیکی هستند. اکثر شبکه‌های عصبی کوانتومی به عنوان شبکه‌های پیشرو توسعه یافته‌اند. مشابه ساختار مشابه کلاسیک خود، این ساختار ورودی از یک لایه کیوبیت را دریافت می‌کند و آن ورودی را به لایه دیگری از کیوبیت منتقل می‌کند. این لایه کیوبیت‌ها این اطلاعات را ارزیابی می‌کند و خروجی را به لایه بعدی منتقل می‌کند. در نهایت مسیر به لایه نهایی کیوبیت‌ها منتهی می‌شود. لازم نیست که لایه‌ها از عرض یکسانی برخوردار باشند، به این معنی که لازم نیست تعداد کیوبیت آنها به همان اندازه لایه قبل یا بعد از آن باشد. این ساختار آموزش دیده‌است که در کدام مسیر باید شبیه شبکه‌های عصبی مصنوعی کلاسیک باشد. شبکه‌های عصبی کوانتوم به سه دسته مختلف اشاره دارند: رایانه کوانتومی با داده‌های کلاسیک، رایانه کلاسیک با داده‌های کوانتومی و رایانه کوانتومی با داده‌های کوانتومی.
شبکه عصبی اسپایکی شبکه‌های عصبی اسپایکی ()، شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که به‌طور دقیق تری از شبکه‌های عصبی زیستی الهام می‌گیرند. در شبکه‌های عصبی اسپایکی علاوه بر متغیرهای حالت نورونی و سیناپسی، مفهوم "زمان" نیز در مدل در نظر گرفته می‌شود. در شبکه‌های عصبی معمولی (مانند شبکه‌های پرسپترونی چند لایه)، خروجی هر نورون در هر تکرار محاسبه و به روز رسانی می‌شود، اما در شبکه‌های عصبی اسپایکی، هر نورون تنها زمانی اسپایک تولید می‌کند که پتانسیل غشای آن از یک حد آستانه بیشتر شده باشد. اندازه پتانسیل غشا توسط غلظتهای یونی دو طرف غشای سلولی تعیین می‌شود. در شبکه‌های عصبی زیستی، نورون تحریک پذیر با تولید اسپایک، سیگنالی را تولید می‌کند که اطلاعات را به سایر نورونها منتقل می‌نماید. پتانسیل غشای نورونهای گیرنده با توجه به نوع این سیگنال، افزایش یا کاهش می‌یابد.
شبکه عصبی پیشخور شبکه عصبی پیشخور اولین و ساده‌ترین نوع شبکه عصبی مصنوعی می‌باشد. در این شبکه اطلاعات تنها از یک مسیر حرکت می‌کند که جهت آن رو به جلو می‌باشد. در واقع اطلاعات باشروع از گره (نورون)های ورودی و گذر از لایه‌های پنهان (درصورت وجود) به سمت گره‌های خروجی می‌روند. همان‌طور که گفته شد در این شبکه حلقه یا دوری وجود ندارد.
شبکه عصبی مصنوعی نورون کوچک‌ترین واحد پردازشگر اطلاعات است که اساس عملکرد شبکه‌های عصبی را تشکیل می‌دهد. یک شبکهٔ عصبی مجموعه‌ای از نورون‌هاست که با قرار گرفتن در لایه‌های مختلف، معماری خاصی را بر مبنای ارتباطات بین نورون‌ها در لایه‌های مختلف تشکیل می‌دهند. نورون می‌تواند یک تابع ریاضی غیرخطی باشد، در نتیجه یک شبکهٔ عصبی که از اجتماع این نورون‌ها تشکیل می‌شود، نیز می‌تواند یک سامانهٔ کاملاً پیچیده و غیرخطی باشد. در شبکهٔ عصبی هر نورون به‌طور مستقل عمل می‌کند و رفتار کلی شبکه، برآیند رفتار نورون‌های متعدد است. به عبارت دیگر، نورون‌ها در یک روند همکاری، یکدیگر را تصحیح می‌کنند.
شبکه عصبی بازگشتی یک شبکه‌ی عصبی مکرر (RNN) کلاسی از شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که در آن اتصالات مابین گره‌هایی از یک گراف جهت‌دار در امتداد یک دنباله‌ی زمانی می‌باشند و سبب می‌شود تا الگوریتم بتواند رفتار پویای موقتی را به نمایش بگذارد. برخلاف شبکه‌های عصبی رو به جلو، شبکه‌های عصبی مکرر می‌توانند از وضعیت درونی خود برای پردازش دنباله‌ی ورودی‌ها استفاده کنند که آن‌ها را برای مواردی نظیر تشخیص صوت، یا تشخیص دست‌نوشته‌های غیربخش‌بندی شده‌ی متصل مناسب می‌کند.
مغز مصنوعی روش‌های دیگری علاوه بر رویکرد رایج تقلید مستقیم مغز انسان با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی بر یک موتور محاسباتی با کارایی بالا وجود دارد. اجرای یک جایگزین مصنوعی مغز می‌تواند بر اساس اصول هماهنگی / عدم انسجام فاز غیر خطی فناوری نانو هولوگرافی (HNeT) باشد. این قیاس با پردازش‌های کوانتومی از طریق الگوریتم سیناپسی هسته ای که دارای شباهت زیادی با معادله موج مکانیکی کوانتومی دارد، ساخته شده‌است EvBrain یک نرم‌افزار تکاملی است که توانایی این را دارد که بلافاصله شبکه‌های عصبی مغزی را مثل شبکه توسعه دهد.
پیش‌بینی ساختار پروتئین گام رو به جلوی بعدی در این حوزه، به‌کارگیری روش‌های یادگیری ماشین همچون شبکه‌های عصبی مصنوعی است. مجموعه‌ای از ساختارهای تعیین شده روی یک سری دنباله را به هر شبکه عصبی مصنوعی به عنوان داده آموزش داده می‌شود تا شبکه، الگوهای مشترک در هر ساختار را شناسایی کند. این دسته از روش‌ها دارای دقت بیش از ۷۰ درصد هستند. با این وجود، صفحات بتا همچنان با دقت بسیار پایینی تعیین می‌شوند. این نکته به دلیل کمبود اطلاعات در رابطه با ساختار سه‌بعدی و الگوهای پیوندهای هیدروژنی است. دو روش شناخته شده بر مبنای شبکه‌های عصبی "" و "" هستند. در پژوهش‌های بعدی، ماشین بردار پشتیبان نیز به عنوان روشی کارآمد برای یافتن حلقه‌ها معرفی شد.
زندگی مصنوعی شبکه‌های عصبی مصنوعی(Artificial Neural Network - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده. ایده اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی، برای پردازش داده‌ها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش است. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق‌العاده بهم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسئله با هم هماهنگ عمل می‌کنند. با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نورون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد. اگر یک شبکه را هم‌ارز با یک گراف بدانیم، فرایند آموزش شبکه تعیین نمودن وزن هر یال و bias اولیهٔ خواهدبود.
شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نورون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد.
له‌نت له نت (LeNet) یک ساختار شبکه عصبی کانولوشن است که توسط Yann LeCun و همکاران در سال ۱۹۸۹ پیشنهاد شده‌است. به‌طور کلی، له نت (LeNet) به lenet-5 اشاره دارد و یک شبکه عصبی کانولوشن ساده است. شبکه‌های عصبی کانولوشن نوعی شبکه عصبی پیش خور هستند که در ان نورون‌های مصنوعی می‌توانند به بخشی از سلول‌های اطراف در محدوده پوشش پاسخ دهند و در پردازش تصویر در مقیاس بزرگ عملکرد خوبی داشته باشند.
قانون یادگیری توسط دونال هب در سال 1949 برای توصیف شلیک نورونهای عصبی ایجاد شده است. این یادگیری هبیان را با توجه به نورونهای بیولوژیکی تعریف می کند ، که در دهه 1950 نیز در شبیه سازی رایانه ای شبکه های عصبی در شبکه های عصبی مصنوعی اعمال می شود.
تخیل مصنوعی برخی از محققان مانند G. Schleis و M. Rizki بر روی استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای شبیه‌سازی تخیل مصنوعی تمرکز کرده‌اند.
شتاب‌دهنده هوش مصنوعی تا به امروز، سال ۲۰۱۶، واحدهای پردازش گرافیکی برای راه اندازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی محبوب هستند و به تکامل خود ادامه می‌دهند تا یادگیری عمیق را، هم برای آموزش و هم برای استنباط در دستگاه‌هایی مانند ماشین‌های خودران، مجهزتر کنند. توسعه دهندگان GPUها مانند Nvidia NVLink، در حال توسعه توانایی اتصال این سخت‌افزارها به جریان داده‌هایی هستند که الگوریتم‌های هوش مصنوعی از آن بهره می‌برند. از آنجایی که واحدهای پردازش گرافیکی به‌طور روزافزون در شتاب دهندگی به الگوریتم‌های هوش مصنوعی به کار می‌روند، تولیدکنندگان واحدهای پردازش گرافیکی، سخت‌افزارهایی تخصیص یافته برای شبکه‌های عصبی مصنوعی را برای سرعت بخشیدن بیشتر به این الگوریتم‌ها در نظر گرفته‌اند. هسته‌های تانسوری برای سرعت بخشیدن به آموزش شبکه‌های عصبی در نظر گرفته شده‌اند.
شبکه عصبی اسپایکی ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی معمولاً به گونه ای طراحی می‌شود که تمامی نورونها به یکدیگر متصل هستند و یک شبکه fully connected را ایجاد می‌کنند. این نورونها از تمامی نورونهای لایهٔ قبل ورودی گرفته و خروجی خود را به تمامی نورونهای لایهٔ بعد ارسال می‌کنند. اگرچه این شبکه‌ها کاربردهای "یادگیری ماشین" در زمینه‌های مختلف را به طرز چشمگیری دگرگون نموده و منجر به نتایج فوق‌العاده ای شده‌اند، مکانیسم یادگیری و انتشار اطلاعات در آنها دقیقاً منطبق با مکانیسم‌های شناخته شده در شبکه‌های عصبی زیستی نیستند.
نرم افزار شبکه عصبی شبیه‌سازهای شبکه عصبی مصنوعی که معمولاً مورد استفاده قرار می‌گیرند شامل: Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS) , Emergent و Neural Lab هستند.
دیپ‌مایند دیپ‌مایند یک شرکت بریتانیایی هوش مصنوعی است که در سپتامبر سال ۲۰۱۰ تحت عنوان فناوری‌های ذهن عمیق تأسیس شد. سپس هنگامی که در سال ۲۰۱۴ توسط شرکت گوگل خریداری شد نامش به گوگل دیپ‌مایند تغییر یافت. این شرکت یک شبکه عصبی مصنوعی به وجود آورده‌است که توانایی یادگیری بازی ویدئویی را به همان شکل که انسان آن را می‌آموزد را داراست. هم‌چنین ماشین تورینگ عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی را تولید کرده که می‌تواند مانند یک ماشین تورینگ معمول به حافظهٔ خارجی دسترسی یابد که باعث به وجود آمدن کامپیوتری شده که حافظه کوتاه‌مدت انسان را شبیه‌سازی می‌کند. نام این کمپانی در سال ۲۰۱۶ پس از آنکه برنامهٔ آلفاگو آن یک بازیکن حرفه‌ای گو (بازی) را برای اولین بار شکست داد بر سر زبان‌ها افتاد.
تکامل عصبی تعداد زیادی از الگوریتم‌های تکامل عصبی تعریف شده‌اند. یک تفاوت عمده بین الگوریتم‌هایی است که فقط قدرت وزن اتصال را برای یک توپولوژی شبکه ثابت تکامل می‌دهند (که گاهی اوقات عصب کشی متعارف نامیده می‌شود)، در مقابل آنهایی که هم توپولوژی شبکه و هم وزن‌های آن را تکامل می‌دهند (TWEANNs نامیده می‌شوند، برای توپولوژی و وزن الگوریتم‌های شبکه عصبی مصنوعی در حال تکامل).
تخیل مصنوعی تخیل مصنوعی که به آن تخیل ماشینی نیز گفته می‌شود، به عنوان شبیه‌سازی مصنوعی از تخیل انسان توسط رایانه‌ها یا شبکه‌های عصبی مصنوعی با اهداف عمومی یا خاص تعریف می‌شود. شکل کاربردی آن به عنوان ترکیب رسانه ای یا رسانه مصنوعی شناخته می‌شود.
کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک در گذشته، از تکنیک‌های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده‌های پروتئومیک استفاده شده‌است. روش‌های محاسباتی از جمله ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و جنگل‌های تصادفی (PLS-RF) و همچنین روش‌های مبتنی بر مدل، مانند حداقل مربعات جزئی و واکنش زنجیره‌ای پلیمراز در آنالیز افتراقی خطی (PLS-LDA و PCR-LDA) هستند.
جستجوی معماری عصبی LEMONADE یک الگوریتم تکاملی است که از لامارکیسم برای بهینه سازی کارآمد اهداف چندگانه استفاده کرده است. در هر نسل، شبکه‌های فرزند برای بهبود جبهه پارتو با توجه به جمعیت فعلی شبکه‌های عصبی مصنوعی ایجاد می‌شوند.
گرادیان کاهشی تصادفی روش momentum باعث می‌شود که مسیر پارامتر formula_45 خیلی تغییر نکند و نوسانات شدیدی نداشته باشد. استفاده از این روش در شبکه‌های عصبی مصنوعی متداول است و معمولاً موجب بهبود دقت شبکه‌های عصبی می‌شود.
شبکه هاپفیلد شبکه هاپفیلد (یا مدل Ising شبکه عصبی یا مدل Ising – Lenz – Little ) نوعی شبکه عصبی مصنوعی بازگشتی و نوعی سیستم شیشه چرخشی است که توسط جان هاپفیلد در سال 1982 رواج یافته است همانطور که توسط Little در 1974 شرح داده شده بوده بر اساس کار ارنست آیزینگ با ویلهلم لنز بر مدل آیزینگ .
یادگیری ماشین اتوماتیک جستجوی معماری عصبی روشی برای اتوماسیون طراحی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) است و روشی است که به‌طور گسترده در زمینه یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. از "NAS" برای طراحی شبکه‌هایی استفاده شده‌است که از معماری‌هایی با طراحی دستی بهترعمل می‌کنند.
خلاقیت محاسباتی قبل از سال ۱۹۸۹، شبکه‌های عصبی مصنوعی برای مدل‌سازی برخی از جنبه‌های خلاقیت استفاده شده‌است. پیتر تاد(۱۹۸۹)برای اولین بار یک شبکه عصبی برای تولید ملودی‌های موسیقی از روی یک مجموعه آموزشی قطعات موسیقی آموزش داد. سپس برای اصلاح پارامترهای ورودی از یک الگوریتم تغییر استفاده کرد. این شبکه به‌طور تصادفی موسیقی جدیدی را با شیوه ای غیرمستقیم تولید کرد. در سال۱۹۹۲، تاد در گسترش این کار، با استفاده از دو شبکه عصبی که یکی از آن‌ها David Rumelhartو Michael I.Jordan ,Widrow hsj. اخیراً یک مدانورو دینامیکی شبکه‌های معنایی برای مطالعه نحوه ساخت و اتصال این شبکه‌ها به ساختارهای معنایی یا ایده‌هایی که می‌توانند تولید کنند، ایجاد شده‌است.
جستجوی معماری عصبی ·        فضای جستجو، انواع شبکه های عصبی مصنوعی با امکان طراحی و قابلیت بهینه سازی را مشخص می کند.
جستجوی معماری عصبی ·        استراتژی تخمین عملکرد، عملکرد یک شبکه عصبی مصنوعی ممکن را از روی طراحی آن (بدون ساخت و آموزش آن) ارزیابی می کند.
شبکه عصبی کوانتومی شبکه‌های عصبی کوانتوم را می‌توان از لحاظ تئوریکی مشابه آموزش شبکه‌های عصبی کلاسیک / مصنوعی آموزش داد. یک تفاوت اساسی در ارتباط بین لایه‌های یک شبکه عصبی نهفته‌است. برای شبکه‌های عصبی کلاسیک، در پایان یک عملیات معین، گیرنده فعلی خروجی خود را به لایه بعدی گیرنده (های) موجود در شبکه کپی می‌کند. با این حال، در یک شبکه عصبی کوانتومی، که هر یک از گیرنده‌ها یک کیوبیت هستند، این قضیه را نقض می‌کند. یک راه حل کلی پیشنهادی برای این کار جایگزینی روش کلاسیک فن خروجی با یک واحد دلخواه است که از یک کیوبیت به لایه بعدی کیوبیت پخش می‌شود، اما کپی نمی‌کند. استفاده از این یونیت فن دار (Uf) با کیوبیت حالت ساختگی در حالت شناخته شده (مثال | ۰> در مبنای محاسباتی)، همچنین به عنوان یک بیت آنسیلا شناخته می‌شود، اطلاعات از کیوبیت می‌توانند به لایه بعدی کیوبیت‌ها منتقل شوند. این فرایند به قابلیت برگشت‌پذیری کوانتومی عمل می‌کند. با استفاده از این شبکه پیشروی کوانتومی، می‌توان شبکه‌های عصبی عمیق را به‌طور کارآمد اجرا و آموزش داد. شبکه عصبی عمیق در واقع شبکه ای است که دارای بسیاری از لایه‌های پنهان است. از آنجا که شبکه عصبی کوانتوم مورد بحث با استفاده از عملگرهای واحد fan-out است و هر عملگر فقط بر روی ورودی مربوطه خود عمل می‌کند، در هر زمان فقط از دو لایه استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، هیچ عملگر واحدی در هر زمان بر روی کل شبکه عمل نمی‌کند، به این معنی که تعداد کیوبیت‌های مورد نیاز برای یک مرحله مشخص به تعداد ورودی‌های یک لایه داده شده بستگی دارد. از آنجا که رایانه‌های کوانتومی به دلیل توانایی انجام چندین تکرار در مدت زمان کوتاه مشهور هستند، کارایی شبکه عصبی کوانتومی صرفاً به تعداد کیوبیت در هر لایه مشخص بستگی دارد و نه به عمق شبکه.
نرم افزار شبکه عصبی بر خلاف شبیه‌سازهای تحقیقاتی، شبیه‌سازهای تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کاربردهای عملی شبکه‌های عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده‌اند. تمرکز اصلی آنها در داده کاوی و پیش‌بینی است. شبیه‌سازهای تجزیه و تحلیل داده‌ها معمولاً نوعی از قابلیت‌های پیش پردازش را دارند. بر خلاف محیط‌های توسعه عمومی تر، شبیه‌سازهای تجزیه و تحلیل داده‌ها از یک شبکه عصبی استاتیک نسبتاً ساده استفاده می‌کنند که می‌تواند پیکربندی شود. اکثر شبیه‌سازهای تجزیه و تحلیل داده‌ها در بازار از شبکه‌های پس انتشار یا نگاشت‌های خودسازمانده به عنوان هسته اصلی خود استفاده می‌کنند. مزیت این نوع نرم‌افزار آسان بودن استفاده از آن است. طراح عصبی یک نمونه از یک شبیه‌ساز تجزیه و تحلیل داده‌است.
ترجمه ماشینی عصبی گوگل ترجمه ماشینی عصبی گوگل (GNMT) یک سیستم ترجمه عصبی (NMT) است که توسط گوگل ایجاد شده‌است و در ماه نوامبر سال ۲۰۱۶ معرفی شد، که از شبکه عصبی مصنوعی برای افزایش روانی ترجمه و دقت در گوگل ترنسلیت استفاده می‌کند.
شبکه عصبی مصنوعی اگر یک شبکه را هم‌ارز با یک گراف بدانیم، فرایند آموزش شبکه تعیین نمودن وزن هر یال و base اولیهٔ خواهد بود.
شبکه عصبی اسپایکی شبکه‌های عصبی اسپایکی معمولاً در کاربردهایی مورد استفاده قرار می‌گیرند که پیش از این شبکه‌های عصبی غیر اسپایکی به کار گرفته شده‌اند. علاوه بر این کابردهای مربوط به یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی اسپایکی در مدلسازی سیستم عصبی مرکزی ارگانیسم‌های زیستی، مانند سیستم جستجوی غذا در حشرات بدون دانش اولیه نسبت به محیط، نیز کاربرد دارند. به دلیل مشابهت نسبی آنها با شبکه‌های عصبی زیستی، از شبکه‌های عصبی اسپایکی برای مطالعهٔ مدارهای نورونی زیستی نیز استفاده می‌شود. در این کاربردها ابتدا فرضیه ای درمورد ارتباط توپولوژی مدارهای نورونی زیستی با عملکرد (function) این مدارها (شبکه‌ها) مطرح می‌گردد، سپس، این مدل محاسباتی شبیه‌سازی شده و فعالیت نورون‌ها (و یا سایر متغیرهای حالت) در مدت زمان اجرا ثبت می‌شوند. سیگنال‌های ثبت شده در نهایت با سیگنال‌های ثبت شده از سیستم زنده مقایسه می‌شوند و فرضیه ابتدایی تأیید یا رد می‌گردد.
جستجوی معماری عصبی جستجوی معماری عصبی (NAS) روشی برای اتوماتیک کردن طراحی شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) است و یک مدل کاربردی در زمینه یادگیری ماشین است. NAS برای طراحی شبکه‌هایی همتراز یا بهتر از طراحی‌ دستی معماری استفاده شده است. روش‌های NAS را می‌توان بر اساس فضای جستجو، استراتژی جستجو و استراتژی تخمین عملکرد مورد استفاده طبقه‌بندی کرد:
شبکه عصبی مصنوعی پیشرفت‌هایی که در سال ۱۹۷۰ تا ۱۹۸۰ به‌دست آمد، برای جلب توجه به شبکه‌های عصبی بسیار مهم بود. برخی فاکتورها نیز در تشدید این مسئله دخالت داشتند، از جمله کتاب‌ها و کنفرانس‌های وسیعی که برای مردم در رشته‌های متنوع ارائه شد. امروز نیز تحولات زیادی در تکنولوژی ANN ایجاد شده‌است.
ژن‌یابی شبکه‌های عصبی مصنوعی مدل‌های محاسباتی هستند که در  یادگیری ماشین  و بازشناخت الگو، برتری دارند. شبکه‌های عصبی قبل از اینکه بتوانند داده‌های آزمایشی را دسته‌بندی کنند و در مقابل معیار‌ها سنجیده شوند، باید با داده های نمونه یادگیری کنند. شبکه‌های عصبی قادر به ارائه راه‌حل‌های تقریبی برای مسائلی هستند که حل الگوریتمی آن‌ها دشوار است، مشروط بر اینکه داده‌های یادگیری کافی وجود داشته‌باشد. هنگامی که برای پیش‌بینی ژن استفاده می‌شود، شبکه‌های عصبی می‌توانند در کنار سایر روشهای "از آغاز" برای پیش‌بینی یا شناسایی ویژگی‌های زیستی مانند مکان‌های شکاف استفاده شوند. یک رویکرد، استفاده از یک بازه‌ی حرکت‌کننده است که روی داده‌های دنباله به حالت تداخلی حرکت می‌کند. خروجی در هر نقطه، امتیازی‌ست که براساس آن است که شبکه فکر می‌کند این بازه دارای یک مکان شکاف‌دهنده است یا یک مکان شکاف‌شونده است. بازه‌های بزرگ‌تر، دقت بیش‌تری دارند اما به قدرت محاسباتی بیش‌تری نیز نیاز دارند. شبکه عصبی، نمونه‌ای از حس‌گر سیگنال است زیرا که هدف آن شناسایی محل عمل‌کردی در ژنوم است.
شبکه عصبی مصنوعی formula_24
شبکه عصبی مصنوعی formula_38
کاربردهای هوش مصنوعی شبکه عصبی مصنوعی به عنوان سیستم پشتیبانی بالینی تصمیمی برای تشخیص پزشکی استفاده می‌شود، مانند تکنولوژی پردازش مفهوم در نرم‌افزار EMR.
هوش مصنوعی نمادین ماشین‌ها در ابتدا برای فرموله کردن خروجی‌ها بر اساس ورودی‌هایی که با نمادها نشان داده می‌شدند، طراحی شدند. نمادها هنگامی استفاده می‌شوند که ورودی مشخص و قطعی باشد. اما وقتی عدم قطعیت وجود داشته باشد، مانند پیش‌بینی‌ها، نمایش با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی انجام می‌شود. اخیراً تلاش‌هایی برای ادغام رویکردهای هوش مصنوعی نمادین و پیوندگرا تحت عنوان محاسبات عصبی-نمادین صورت گرفته‌است. همان‌طور که لسلی والینت و بسیاری دیگر بحث کرده‌اند، ساخت مؤثر مدل‌های شناختی محاسباتی غنی، ترکیبی از مدل‌های یادگیری ماشین و استدلال نمادین را می‌طلبد.
خودکارسازی ANN - شبکه عصبی مصنوعی
کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می شود. این فرایند بکارگیری ویژگی های بسیار تصفیه شده از CNN های بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است.شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده‌ تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده است که انتقال یادگیری از CNN های آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند.
افزایش داده اشاره شده‌است که تولید داده مصنوعی از MFCCهای گفتاری می‌تواند تشخیص یک گوینده از گفته‌های آنها را از طریق انتقال یادگیری از داده‌های مصنوعی که از طریق یک :شبکه عصبی بازگشتی در سطح کاراکتر (RNN) ایجاد شده‌است، بهبود بخشد.
گرادیان کاهشی تصادفی شبکه عصبی مصنوعی
شبکه عصبی پیشخور پرسپترون تک لایه ساده‌ترین نوع شبکه عصبی است، که از یک لایه از نورون‌های خروجی تشکیل شده‌است. ورودی‌های این شبکه به وسیله یک آرایه از وزن‌ها به صورت مستقیم به خروجی‌ها نسبت داده می‌شوند. در نتیجه این شبکه لایه پنهانی ندارد. این شبکه را می‌توان ساده‌ترین شبکه عصبی پیشخور دانست. در هر نورون مجموع ضرب هر وزن در ورودی با اندیس برابر خود محاسبه می‌شود. اگر مقدار مجموع محاسبه شده در بالا برای هر نورون بالاتر از یک مقدار آستانه باشد (به‌طور معمول ۰)، نورون فعال شده و مقدار فعال (به‌طور معمول ۱) را می‌پذیرد، در غیر این صورت مقدار غیرفعال (به‌طور معمول -۱) را می‌پذیرد. به نورون‌های با تابع فعال سازی از نوع بالا را نورون‌های مصنوعی یا واحدهای آستانه خطی می‌گوییم. اصطلاح پرسپترون اغلب اشاره به شبکه‌های متشکل از تنها یکی از این واحدها می‌کند.
نابودگر ۲: روز داوری یکی از دوستان بی جی رک (یکی از تهیه‌کنندگان نابودگر ۲)، پروفسور لری یائگر به عنوان مشاور علمی فیلم (در زمینه هوش مصنوعی و زیست مصنوعی، شبکه عصبی مصنوعی و غیره) با جیمز کامرون همکاری کرد.
شبکه عصبی پیچشی اگرچه شبکه‌های عصبی پیش‌خور کاملاً همبند می‌توانند برای یادگیری ویژگی‌ها و طبقه‌بندی داده به کار روند، این معماری در کاربرد برای تصاویر به کار نمی‌رود. در این حالت حتی برای یک شبکه کم‌عمق تعداد بسیار زیادی نورون لازم است. عمل پیچش یک راه‌حل برای این شرایط است که تعداد پارامترهای آزاد را به عمیق‌تر کردن شبکه کاهش می‌دهد.
شبکه عصبی مصنوعی از قرن نوزدهم به‌طور همزمان اما جداگانه، از سویی نوروفیزیولوژیست‌ها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند، و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند مدل ریاضی ای بسازند که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوشش‌ها در شبیه‌سازی با استفاده از یک مدل منطقی در اوایل دههٔ ۱۹۴۰ توسط وارن مک‌کالک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی‌ها و ایجاد خروجی با استفاده از شبکه‌ای از نورون‌ها است. اگر حاصل جمع ورودی‌ها از مقدار آستانه بیشتر باشد، اصطلاحاً نورون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای ترکیبی از توابع منطقی بود.
شبکه عصبی مصنوعی در سال ۱۹۴۹ دونالد هب قانون یادگیری را برای شبکه‌های عصبی طراحی کرد. در سال ۱۹۵۸ شبکه پرسپترون توسط روزنبلات معرفی گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده قبلی بود. پرسپترون دارای سه لایه است که شامل لایهٔ ورودی، لایهٔ خروجی و لایهٔ میانی می‌شود. این سیستم می‌تواند یاد بگیرد که با روشی تکرارشونده وزن‌ها را به گونه‌ای تنظیم کند که شبکه توان بازتولید جفت‌های ورودی و خروجی را داشته‌باشد. روش دیگر، مدل خطی تطبیقی نورون است که در سال ۱۹۶۰ توسط برنارد ویدرو و مارسیان هاف در دانشگاه استنفورد) به وجود آمد که اولین شبکه‌های عصبی به کار گرفته شده در مسائل واقعی بودند. آدالاین یک دستگاه الکترونیکی بود که از اجزای ساده‌ای تشکیل شده بود، روشی که برای آموزش استفاده می‌شد با پرسپترون فرق داشت.
شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از این قاعده زنجیری روش بازگشت به عقب را به این شکل دنبال می‌کنیم:
شبکه عصبی مصنوعی formula_39 formula_40 formula_41 formula_42 formula_43
مدل‌سازی شناختی از این دسته می‌توان به شبکه‌های عصبی مصنوعی اشاره کرد.
شبکه عصبی مصنوعی در سال ۱۹۶۹ میسکی و پاپرت کتابی نوشتند که محدودیت‌های سیستم‌های تک لایه و چند لایه پرسپترون را تشریح کردند. نتیجه این کتاب پیش داوری و قطع سرمایه‌گذاری برای تحقیقات در زمینه شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی بود. آن‌ها با طرح اینکه طرح پرسپترون قادر به حل هیچ مسئله جالبی نمی‌باشد، تحقیقات در این زمینه را برای مدت چندین سال متوقف کردند.
پس‌انتشار پس‌انتشار () یا انتشار معکوس، روشی در یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی مصنوعی، با بیش از یک لایه پنهان است، که برای محاسبه دقیق تر گرادیان وزن مورد استفاده قرار می‌گیرد. این روش اغلب با بهینه‌سازی الگوریتم یادگیری و تثبیت وزن نورون‌ها با محاسبه گرادیان کاهشی تابع هزینه انجام می‌گیرد. این الگوریتم همچنین برای شبکه عصبی پیشخور که نیاز به یادگیری با نظارت دارند، نیز استفاده می‌شود.
شبکه عصبی مصنوعی برای سلول عصبی formula_1 ورودیی که از سلول عصبی formula_2 به این سلول وارد می‌شود را با formula_3 نشان می‌دهیم. وزن این ورودی formula_4 است و مجموع ضرب ورودی‌ها با وزنهایشان را با formula_5 نمایش می‌دهیم، به این معنی که formula_6. حال باید بر روی formula_5 تابعی غیر خطی اعمال کنیم این تابع را formula_8 می‌نامیم و خروجی آن را با formula_9 نمایش می‌دهیم یعنی formula_10. به همین شکل خروجیی که از سلول عصبی formula_1 خارج شده و به سلول formula_12 وارد می‌شود را با formula_13 نمایش می‌دهیم و وزن آن را formula_14 می‌نامیم. حال تمام وزن‌های این شبکه عصبی را در مجموعه‌ای به اسم formula_15 می‌گنجانیم، هدف یادگیری این وزنهاست. اگر ورودی ما formula_16 باشد و خروجی formula_17 و خروجی شبکه عصبی ما formula_18، هدف پیدا کردن formula_15 است به قسمی که برای تمام داده‌ها formula_17 و formula_18 به هم خیلی نزدیک شوند. به عبارت دیگر هدف کوچک کردن یک تابع هزینه بر روی تمام داده هاست، اگر داده‌ها را با formula_22 و تابع هزینه را با formula_23 نشان دهیم هدف کمینه کردن تابع پایین است:
کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک لیو و همکاران در سال ۲۰۰۸ از روشهای مبتنی بر PLS برای طبقه‌بندی داده‌های مربوط به سرطان تخمدان استفاده کردند. آنها PLS در آنالیز افتراقی خطی، PLS در کی نزدیکترین همسایه، PLS در رگرسیون لجستیک و PLS در شبکه‌های عصبی مصنوعی را با طیف گسترده‌ای از روشهای طبقه‌بندی مبتنی بر PCA مقایسه کردند. یافته‌های آنها حاکی از آن بود که کاهش بعد PLS حاصل از طبقه‌بندی رگرسیون لجستیک، نتایج بهتری را از روشهای مبتنی بر PCA و سایر رویکردهای PLS ایجاد می‌کند.
شبکه عصبی کوانتومی در مقیاس بزرگتر، محققان تلاش کرده‌اند شبکه‌های عصبی را به تنظیم کوانتوم تعمیم دهند. یکی از راه‌های ساخت یک نورون کوانتومی ابتدا تعمیم نورون‌های کلاسیک و سپس تعمیم بیشتر آنها برای ساخت دروازه‌های واحد است. فعل و انفعالات بین سلولهای عصبی را می‌توان به صورت کوانتومی، با دروازه‌های واحد یا به صورت کلاسیک، از طریق اندازه‌گیری حالات شبکه کنترل کرد. این روش تئوری سطح بالا را می‌توان با استفاده از انواع مختلف شبکه‌ها و پیاده‌سازی‌های مختلف نورون‌های کوانتومی، مانند نورون‌های پیاده شده فوتونی، به‌طور گسترده‌ای استفاده کردو پردازنده مخزن کوانتومی. بیشتر الگوریتم‌های یادگیری از مدل کلاسیک آموزش شبکه عصبی مصنوعی برای یادگیری عملکرد ورودی-خروجی یک مجموعه آموزش داده شده استفاده می‌کنند و از حلقه‌های بازخورد کلاسیک برای به روزرسانی پارامترهای سیستم کوانتومی تا زمانی که به یک پیکربندی مطلوب همگرا شوند استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی کوانتومی را می‌توان برای طراحی الگوریتمی اعمال کرد: با توجه به کیوبیت‌هایی که دارای تعاملات متقابل قابل تنظیم هستند، می‌توان سعی کرد تعاملات زیر قانون انتشار کلاسیک را از مجموعه آموزش روابط ورودی و خروجی دلخواه یاد بگیرد، که به عنوان رفتار الگوریتم خروجی مطلوب شناخته می‌شود؛ بنابراین شبکه کوانتومی یک الگوریتم را «یادمی‌گیرد».
شبکه عصبی مصنوعی همان‌طور که در خط پیشین دیدیم برای به‌دست آوردن گرادیان نسبت به formula_44 به دو مقدار نیاز داریم ورودی به سلول عصبی formula_45 از سلول عصبی formula_46 که همان formula_47 است و راحت به‌دست می‌آید و formula_48 که از روش بازگشتی به‌دست می‌آید و بستگی به formula_49هایی لایه بعد دارد که سلول formula_45به آن‌ها وصل است، به‌طور دقیق‌تر formula_51.
یادگیری عمیق در حقیقت عبارت یادگیری عمیق، بررسی روش‌های تازه برای شبکه عصبی مصنوعی است.
شبکه عصبی این شبکه‌های مصنوعی ممکن است در مدل‌سازی پیش‌بینی کننده، کنترل تطبیقی و برنامه‌هایی مورد استفاده قرار گیرند که بتوان آنها را از طریق یک مجموعه داده‌ای مورد آموزش قرار داد. در شبکه‌ها، خودآموزی ناشی از تجربه می‌تواند به‌وجود آید، که آن را هم می‌توان از مجموعه اطلاعات پیچیده و به ظاهر غیر مرتبط بدست آورد.
حافظه طولانی کوتاه-مدت حافظه طولانی کوتاه-مدت (به انگلیسی: Long short-term memory) یا به اختصار ال‌اس‌تی‌ام (تلفظ تحت‌اللفظی LSTM)، یک معماری شبکه عصبی بازگشتی (یک شبکه عصبی مصنوعی) است که در سال ۱۹۹۷ میلادی توسط سپ هوخرایتر و یورگن اشمیدهوبر ارائه شد، و بعداً در سال ۲۰۰۰ میلادی توسط فیلیکس ژرس "و دیگران" بهبود داده شد.
بیشینه هموار در زیر کد این تابع با ورودی مثال، به زبان R آمده‌است: > softmax  > inp  softmax(inp) [1] 0.72017036 0.03585517 0.09746446 0.01319038 0.03585517 0.09746446 می‌توان از تابع بیشینهٔ هموار در لایه آخر شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده کرد. چنین شبکه‌های عصبی معمولاً به وسیله یک تابع اختلاف آنتروپی تعلیم داده می‌شوند و یک حالت غیرخطی از تابع رگرسیون لجستیک چندجمله‌ای حاصل می‌شود.
سیستم ایمنی مصنوعی "الگوریتم‌های شبکه ایمنی:" الگوریتم‌هایی الهام‌گرفته‌شده از تئوری شبکه‌های نامفهوم ارائه‌شده توسط نیلز کاج جرن که تنظیم سیستم ایمنی را توسط آنتی‌بادی‌های ضد ایدوتیپی (آنتی‌بادی‌هایی که برای سایر آنتی‌بادی‌ها انتخاب می‌کنند) توصیف می‌کند. این دسته از الگوریتم‌ها بر ساختارهای نمودار شبکه‌ای متمرکز هستند که در آن آنتی‌بادی‌ها (یا سلول‌های تولیدکننده آنتی‌بادی) گره‌ها را نشان می‌دهند و الگوریتم آموزشی شامل رشد یا برش لبه‌های بین گره‌ها بر اساس تمایل (شباهت در فضای نمایش مشکلات) است. الگوریتم‌های شبکه ایمنی در حوزه‌های خوشه‌بندی، تجسم داده‌ها، کنترل و بهینه‌سازی و اشتراک‌گذاری ویژگی‌ها با شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده شده‌اند.
یکسوساز (شبکه عصبی) واحدهای یکسو شده‌ی خطی در بینایی کامپیوتر و بازشناسی گفتار توسط شبکه‌های عمیق کاربرد دارند.
سیستم استنتاج عصبی-فازی سازگار یک سیستم استنتاج عصبی-فازی سازگار (به انگلیسی: adaptive neuro-fuzzy inference system یا adaptive network-based fuzzy inference system که به صورت ANFIS خلاصه شده است) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که براساس سیستم فازی تاکاگی-سوگنو (Takagi–Sugeno) می باشد. این شیوه در اوایل ۱۹۹۰ ایجاد شده است. از آنجایی که این سیستم، شبکه های عصبی و مفاهیم منطق فازی را یکی می کند، می‌تواند از امکانات هر دو آنها در یک قاب بهره برد.سیستم استنتاج (inference) آن مطابق با مجموعه قوانین فازی اگر-آنگاه است که قابلیت یادگیری برای تقریب زدن توابع غیرخطی را دارد. از این رو، ANFIS به عنوان یک برآورد جهانی (universal estimator) مطرح شده است.
شبکه عصبی پیچشی شبکه‌های عصبی پیچشی مشابه سیستم پردازش دیداری در موجودات زنده عمل می‌کنند. از قرن نوزدهم به‌طور همزمان اما جداگانه از سویی نوروفیزیولوژیست‌ها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند، و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند مدل ریاضی ای بسازند که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوشش‌ها در شبیه‌سازی با استفاده از یک مدل منطقی در اوایل دههٔ ۱۹۴۰ توسط وارن مک‌کالک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی‌ها و ایجاد خروجی با استفاده از شبکه‌ای از نورون‌ها است. اگر حاصل جمع ورودی‌ها از مقدار آستانه بیشتر باشد، اصطلاحاً نورون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای ترکیبی از توابع منطقی بود.
تابع لجستیک این موضوع منجر به پیاده‌سازی‌های ساده شبکه‌های عصبی مصنوعی با می‌شود. متخصصان احتیاط می‌کنند که توابع سیگموییدی که حول مبدأ پادمتقارن هستند (مثل تانژانت هذلولوی) موقعی که شبکه را با پس‌انتشار آموزش می‌دهیم منجر به همگرایی سریع‌تر می‌شوند.
جفری اورست هینتون جفری اورست هینتون (به انگلیسی: Geoffrey Hinton) (متولد ۶ دسامبر ۱۹۴۷) روانشناس شناختی و دانشمند علوم کامپیوتر متولد بریتانیا است و بیشتر برای کار خود در زمینه شبکه‌های عصبی مصنوعی شناخته شده‌است. از سال ۲۰۱۵ وی وقت خویش را گوگل و دانشگاه تورنتو تقسیم کرده‌است. او یکی از اولین محققانی است که استفاده از الگوریتم backpropagation تعمیم یافته را برای آموزش شبکه عصبی چند لایه نشان داد که نقش مهمی را در زمینه یادگیری عمیق داراست.
کشت اجزاء مصنوعی در مغز کشت اجزاء مصنوعی در مغز ، اجزاء مصنوعی کاشته شده در مغز، که غالباً به آنها جزء مصنوع عصبی گفته می‌شود، نوعی ابزار فنی هستند که مستقیماً به دستگاه عصبی یک ارگانیسم زیستی متصل می‌شوند. این اتصال معمولاً در سطح و در قشر خاکستری مغز صورت می‌گیرد. هدف معمول از کاشت اجزاء مصنوعی در دستگاه عصبی، ترمیم و جایگزینی اجزاء و نواحی آسیب دیده مغز بعد از سکته مغزی یا صدمات دیگر در ناحیه سر است.منظور از جایگزینی، تقلید از کارکردهای طبیعی اجزاء دستگاه عصبی مانند قابلیت کسب تجارب حسی است. برای مثال انتقال پیام‌های عصبی حس بینایی، از اندام حسی چشم، به مرکز بینایی در مغز یا دستگاه مصنوعی تبدیل و نمایش است. در مطالعات آزمایشگاهی که بیشتر روی جانوران انجام می‌شود، از این فناوری، در خدمت کشف و ثبت فعالیت‌های عصبی جاندار استفاده می‌گردد. اجزاء مصنوعی که توسط اعمال جراحی در دستگاه عصبی ارگانیزم زنده پیوند زده می‌شوند، می‌توانند نقش رابط بین دستگاه طبیعی و مصنوعی مانند پیوند بافت عصبی به مدار مجتمع رایانه را داشته باشند. این شیوه فنی بخشی از نظام تحقیقاتی گسترده‌تری به نام واسط مغز و رایانه است. فناوری‌های واسط مغز و رایانه همچنین شامل شیوه‌هایی مانند (نوار مغزی) می‌شود که نیازی به عمل جراحی ندارند. پیوند اجزاء مصنوعی در دستگاه عصبی بیماران، مانند تحریک عمیق مغز و تحریک عصب واگ به‌طور فزاینده ای در افراد مبتلا به بیماری‌های پارکینسون و افسردگی بالینی، عادی می‌شوند.
خودرمزگذار خودرمزگذار یک شبکه عصبی مصنوعی است که برای کدینگ از آن استفاده می‌شود. از خود رمزگذارها برای استخراج ویژگی و فشرده سازی نمایش داده‌های با ابعاد بالا، یا به عبارت دیگر برای کاهش ابعاد استفاده می‌شود.
نوروروباتیک روبات‌های بیولوژیکی در واقع نوروروبات نیستند زیرا در آنها از نظر نورولوژیکی از سیستم هوش مصنوعی برگرفته نشده‌است، بلکه بافتهای عصبی واقعی هستند که به یک ربات وصل می‌شوند. این ربات‌ها از شبکه‌های عصبی کشت شده برای مطالعه رشد مغز یا تعاملات عصبی استفاده می‌کنند. این ربات‌ها به‌طور معمول شامل یک مجموعه عصبی هستند که بر روی یک آرایه چند الکترودی (MEA) قرار گرفته‌اند و قادر به ضبط فعالیت عصبی و تحریک بافت هستند. در بعضی موارد، MEA به رایانه ای متصل می‌شود که محیط شبیه‌سازی شده‌ای را برای بافت مغز ایجاد می‌کند و فعالیت مغز را به صورت یک عمل متناظر با ان فعالیت، شبیه‌سازی می‌کند. توانایی ضبط فعالیت عصبی به محققان امکان استفاده از این داده‌ها را برای آموزش نوروروبات‌ها داده‌است.
علوم اعصاب محاسباتی نورون‌های زیست شناسانه به شکل پیچیده و بازگشتی به یکدیگر متصل هستند. این ارتباطات برخلاف همتایان خود در شبکه عصبی مصنوعی، عموماً پراکنده و ویژه هستند. پژهش‌ها برای فهم و شناخت چگونگی انتقال اطلاعات عصبی از طریق سامانه‌های نورونی و ساز و کارهای مربوط به آن کماکان ادامه دارد.
استودیوی یادگیری عمیق استودیوی یادگیری عمیق ابزار نرم‌افزاری است که هدف آن ساده کردن ایجاد مدل‌های یادگیری عمیقاست که در هوش مصنوعی استفاده می‌شود. این نرم‌افزار با تعداد زیادی از نرم‌افزار متن‌باز که در شبکه عصبی مصنوعی استفاده می‌شوند، از جمله MXNet و گوگل TensorFlow سازگار است.
یادگیری تقویتی عمیق یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که با به کارگیری یک شبکه عصبی مجموعه ای از ورودی‌ها را از طریق شبکه عصبی مصنوعی به مجموعه ای از خروجی‌ها تبدیل می کند. نشان داده شده‌است که روشهای یادگیری عمیق، اغلب با استفاده از یادگیری نظارت شده با مجموعه داده‌های برچسب دار، وظایفی را حل می‌کنند که شامل پردازش داده‌های ورودی خام پیچیده و با ابعاد بالا مانند تصاویر، با مهندسی ویژگی دستی کمتر نسبت به روش‌های قبلی است، و توانایی پیشرفت قابل توجهی در چندین زمینه از جمله کامپیوتر بینایی و پردازش زبان طبیعی دارد.
هوش محاسباتی هوش محاسباتی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن از الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، محاسبات تکاملی، سیستم‌های فازی، تئوری یادگیری و روش های احتمالی استفاده می‌شود.
ناوگان اسپانیایی آرمادا ناوگان اسپانیایی آرمادا () به معنای واقعی کلمه، "بزرگترین و مساعدترین نیروی دریایی"، یک ناوگان از هابسبورگ اسپانیا متشکل از ۱۳۰ کشتی از نوع گالئون می‌باشد که از لاکرونیا در اوت ۱۵۸۸ با هدف اسکورت نظامی ارتش فلاندرز در جهت حمله به انگلستان تحت فرمان ، بادبان برافراشت، هدف استراتژیک از این برنامه، سرنگونی ملکه الیزابت اول انگلستان و به دنبال آن استقرار خانوادهٔ سلطنتی تودور پروتستان در آن کشور بود، انتظار اصلی و اولیه از این لشکرکشی دریایی، توقف دخالت و آمیزش زبان و فرهنگ انگلیسی در منطقهٔ هلند اسپانیا و جلوگیری از آسیب به منافع اسپانیا توسط انگلستان بود.
نیروی دریایی شاهنشاهی ایران پس از خروج انگلیس از جزایر خلیج فارس، نیروی دریایی شاهنشاهی ایران در تاریخ ۹ آذر ۱۳۵۰ کنترل جزایر تنب و ابوموسی را به دست گرفت. تا قبل از سال ۱۳۵۰، نیروی دریایی در درجه نخست با تجهیزات آمریکایی و انگلیسی تأمین می‌شد. تا سال ۱۳۵۷، ایران به سرعت نیروی دریایی خود را نوین کرد و ناوشکن‌ها، ناوچه‌ها و بسیاری از شناورهای کوچک ساخته شده از جمله هواناو را به ساخت آمریکا و انگلیس افزود. هواپیما نیز گنجانده شده بود. در این دوره، ایران توانایی نیروی هوایی را در نیروی دریایی خود ایجاد کرد. این هواپیماها عمدتاً آمریکایی بودند. ایران همچنین در زمان انقلاب ایران سفارشات بیشتری در تسلیحات از آمریکا و انگلیس داشت.
عملیات مینسمیت دو مأمور سرویس اطلاعاتی انگلیس لباس‌های نیروی دریایی انگلیس را بر جسدِ یک بی خانمان به نام (که چند روز پیش در اثر خوردن مرگ موش خودکشی کرده بود) پوشاندند تا او را به عنوان یک افسر نیروی دریایی انگلیس جا بزنند. سپس آن‌ها جسد مایکل را با استفاده از یک زیر دریایی در نزدیکی سواحل جنوبی اسپانیا رها کردند. کمی بعد یک ماهیگیر جسد و کیف دستی همراه وی را در نزدیکی ساحل پیدا کرد.
نیروی دریایی ارتش جمهوری اسلامی ایران پایگاه دریایی بندر عباس یا منطقه یکم، بزرگترین مرکز استقرار یگان‌های نیروی دریایی ارتش است و ستاد نیروی دریایی ارتش نیز در بندر عباس مستقر می‌باشد.