Ein neuronaler Algorithmus bezieht sich im Allgemeinen auf einen Codeabschnitt, der in der neuronalen Programmierung verwendet wird. Hier simuliert ein neuronales Netz spezifische Verhaltensweisen und Eigenschaften des menschlichen Gehirns. Programmierer sprechen von neuronaler Programmierung als einem Prozess, der aus älteren Systemen hervorgegangen ist, wobei die heutige neuronale Programmiergemeinschaft auf Prinzipien der künstlichen Intelligenz aufbaut, die vor Jahrzehnten vorgestellt wurden.
Der neuronale Algorithmus ist ein spezifischer Teil neuronaler Systeme, der dazu beiträgt, eine der größeren Rollen neuronaler Software zu erleichtern. Es sieht oft vor, verschiedene Daten für ein spezielles Ergebnis zu kombinieren, wobei der neuronale Algorithmus die Lücken füllt, ähnlich wie es ein menschlicher zerebraler Prozess tun würde, zum Beispiel in einem begrenzten Sichtbereich. Bei der künstlichen neuronalen Programmierung erfolgt dies durch Projektion bekannter Daten, um ein wahrscheinliches Ergebnis zu präsentieren.
Bei vielen neuronalen Algorithmus-Setups wird eine bekannte Eingabe verwendet und eine andere Art von „Trainingsdaten“ hinzugefügt, um ein Endergebnis zu erhalten, das beides kombiniert. Entwickler betrachten maschinelles Lernen genau, um zu definieren, wie gut ihre neuronalen Algorithmen die Lernfähigkeit eines Computerprogramms erzeugen. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Typen neuronaler Algorithmen, die für unterschiedliche Ziele gedacht und auf unterschiedliche Weise implementiert sind.
Programmierer fügen oft detaillierte Diagramme hinzu, um zu zeigen, wie sich jede Komponente eines neuronalen Algorithmus in die Mischung einfügt. Diese können in gedruckter Form oder im Internet veröffentlicht werden, um einer öffentlichen Entwicklergemeinschaft zu helfen, zu interpretieren, was ein einzelner Programmierer oder ein Team mit einem neuronalen Algorithmus getan hat, um eine Software zu verbessern. Wie alle Programmierungen stützt sich die Entwicklung neuronaler Algorithmen stark auf konventionelle Sprache und Codierung, Standarddokumentationspraktiken und die Klarheit des ursprünglichen Teams, um das Ergebnis einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Ohne dies wird es schwierig, die ursprüngliche Absicht und Funktionalität eines Algorithmus oder Programms zu übersetzen.
Neben grundlegenden Rollen in Bereichen wie Logistik und Beobachtungswissenschaften sind neuronale Anwendungen nun an unwahrscheinlichen Orten populär geworden. Eine davon sind Pferderennen, wo Entwickler von Computerprogrammen jetzt behaupten, dass neuronale Algorithmen verwendet werden können, um Ergebnisse effektiv vorherzusagen. Obwohl diese Verwendungsarten anderen gängigen Praktiken für das Design neuronaler Software ähneln, ist es fraglich, wie gut neuronale Anwendungen ein bestimmtes Ereignis vorhersagen können. Das Interesse an der Verwendung eines neuronalen Algorithmus-Designs zur Verfolgung datenreicher Ereignisse wie Börsenänderungen ist groß genug, um sicherzustellen, dass die neuronale Programmierung einen großen Teil der zukünftigen Bemühungen zur Entwicklung von Computerprogrammen sein wird, die menschlichen Bedienern auf spezifische prädiktive Weise helfen.