• 灵感的神经元及其连接大脑中的神经网络是代表中使用的机学习。 在运行的后传播学算法，在给定的例子，神经网络可用于预测结果对于任何一组的输入值。

    神经网络是一个方便、易于使用的工具，专门设计视觉上表现出前馈反传算法。 有些反馈对于重量的调整和错误的分析。

    神经网络支持图修改和创造的神经网络。 它允许进行单独的培训和测试设，该网络是由受过训练的培训设置和考试的设置是一个"控制"。 此外，它有一个"建设向导"，可以让该小程序载纯逗号分隔的文本文件作为数据，并构建一个适当的神经网络。

  • से प्रेरित न्यूरॉन्स और उनके कनेक्शन मस्तिष्क में तंत्रिका नेटवर्क के एक प्रतिनिधित्व है सीखने मशीन में इस्तेमाल किया है । चलाने के बाद वापस-प्रसार सीखने एल्गोरिथ्म पर एक निश्चित सेट के उदाहरण के लिए, तंत्रिका नेटवर्क का इस्तेमाल किया जा सकता भविष्यवाणी करने के लिए परिणामों के किसी सेट के लिए इनपुट मूल्यों.

    तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक आसान, प्रयोग करने में आसान उपकरण विशेष रूप से डिजाइन करने के लिए नेत्रहीन प्रदर्शित feedforward backpropagation एल्गोरिथ्म है । वहाँ है दृश्य प्रतिक्रिया के लिए वजन समायोजन और त्रुटि विश्लेषण.

    तंत्रिका नेटवर्क के लिए समर्थन सुविधाएँ चित्रमय संशोधन के सृजन और तंत्रिका नेटवर्क है । यह अनुमति देता है के लिए अलग-अलग प्रशिक्षण और परीक्षण सेट, जहां नेटवर्क द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है प्रशिक्षण सेट के हैं, और परीक्षण सेट है एक "नियंत्रण". इसके अलावा, यह एक "जादूगर" की अनुमति देता है कि एप्लेट लोड करने के लिए सादे अल्पविराम-सीमांकित पाठ फ़ाइलों के रूप में डेटा का निर्माण, एक उचित तंत्रिका नेटवर्क के लिए यह.

  • Inspired by neurons and their connections in the brain, neural network is a representation used in machine learning. After running the back-propagation learning algorithm on a given set of examples, the neural network can be used to predict outcomes for any set of input values.

    Neural Networks is a handy, easy to use tool specially designed to visually demonstrate the feedforward backpropagation algorithm. There is visual feedback for weight adjustments and error analysis.

    Neural Network features support for graphical modification and creation of neural networks. It allows for separate training and test sets, where the network is trained by the training set, and the test set is a "control". Also, it has a "Construction Wizard" that allows the applet to load plain comma-delimited text files as data, and construct an appropriate neural network for it.