Mạng neural nhân tạo là sự liên kết giữa các neural nhân tạo với nhau. Các neural thường được sắp xếp trong mạng theo các lớp, bao gồm lớp vào, lớp ra và các lớp ẩn. Tuy mạng nhân tạo chưa thể đạt được độ phức tạp như mạng sinh học nhưng có 3 điểm chung giữa chúng là :
+ Mạng được xây dựng bằng cấc phần tử tính toán đơn giản (neural) liên kết lại với nhau một cách phức tạp và hoạt động song song.
+ Chức năng của mạng được xác định qua cấu trúc mạng, quá trình xử lý bên trong các phần tử và mức độ liên kết giữa các phần tử.
+ Mức độ liên kết giữa các phần tử được xác định thông qua quá trình học của mạng (hay quá trình huấn luyện mạng).
Hình 2.5. Một cấu hình mạng neural nhân tạo
Tuy vậy điểm khác nhau giữa chúng là tốc độ tính toán, độ phức tạp và khả
năng xử lý song song. Các mạch điện tử thường có tốc độ cỡ 10-9
giây so sánh với neural sinh học chỉ có cỡ 10-3
27 kết với nhau rất phức tạp và chúng có thể đóng thời được kích thích để giải quyết
nhiều được xem là một cấu trúc xử lý song song rất nhỏ và đơn giản so với toàn thể cấu trúc xử lý song song đồ sộ là bộ não. Hiện nay đa số các mạng neural nhân tạo được thực hiện trên các máy tính điện tử, nhưng trong tương lai thì cấu trúc xử lý song song của mạng neural sẽ thích hợp với việc chế tạo bằng các chip VLSI, các thiết bị quang học và các bộ xử lý song song.
Đối với mạng neural nhân tạo thì việc xác định một cấu trúc kết nối thích hợp các neural với nhau chính là nhằm để tạo ra một mạng đáp ứng một ứng dụng riêng biệt nào đó. Mặc dù chưa thể đoán biết được chúng ta sẽ đạt tới được những thành công nào trong tương lai, nhưng một loạt các ứng dụng khác nhau dựa trên mạng neural nhân tạo được đưa ra cho đến nay thực sự đã thuyết phục chúng ta tiếp tục đi sâu nghiên cứu và phát triển công nghệ này.