Нейроподібна мережа — це паралельна зв’язна мережа простих адаптивних елементів, яка взаємодіє з об’єктами реального світу аналогічно біологічній нервовій системі [75]. З інженерної точки зору така мережа є динамічною системою, яка сильно розпаралелює, з топологією направленого графа, яка може виконувати переробку інформації за допомогою зміни свого стану у відповідь на постійний або імпульсний вхідний сигнал.
В наш час основними напрямами реалізації мереж є:
— програмна реалізація на цифрових ЕОМ традиційної архітектури;
— програмно-апаратна реалізація у вигляді співпроцесорів до ЕОМ загального призначення;
— апаратна реалізація шляхом створення нейрокомп’ютерів на базі нейроплат у вигляді паралельних нейроподібних структур.
Ранні варіанти реалізації нейронних мереж відносяться до перших двох із вказаних напрямів. Перший напрям характеризується універсальністю, дешевизною і низькою швидкістю навчання і функціонування нейронних мереж. Для другого напряму характерна висока швидкість моделювання функціонування мереж, але при цьому існують серйозні фізичні обмеження числа модельованих елементів і зв’язків між ними, а також можливостей навчання і донавчання. Із розвитком елементної бази ЕОМ став можливим самостійний розвиток третього напряму, який поклав початок індустрії нейрокомп’ютерів, що подають сукупність апаратних і програмних засобів для реалізації моделей нейронних мереж.
На сьогоднішній день відомо вже більше 200 різних парадигм нейронних мереж (не лише детермінованих, але і імовірнісних), десятки НПС реалізовані в спеціалізованих кристалах і платах, на їх основі створені потужні робочі станції і навіть суперкомп’ютери. Сучасні технології досягли того рубежу, коли стало можливим виготовлення технічної системи з 3.4 млрд. нейронів (саме така кількість їх в мозку людини). Проте їх з’єднання продовжує залишатися проблемою