Особливість

Інформація кодується і запам'ятовується не в окремих комірках пам'яті, а в розподілі зв'язків між нейронами й у їхній силі, тому стан кожного окремого нейрона визначається станом багатьох інших нейронів, зв'язаних з ним. Отже, втрата одного чи декількох зв'язків не робить істотного впливу на результат роботи системи в цілому, що забезпечує її високу надійність. 

Області застосування нпс:

• обробка й аналіз зображень;

• розпізнавання мови незалежно від диктора, переклад;

• обробка високошвидкісних цифрових потоків;

• автоматизована система швидкого пошуку інформації;

• класифікація інформації в реальному масштабі часу;

• планування застосування сил і засобів у великих масштабах;

• рішення трудомістких задач оптимізації;

• адаптивне керування і пророкування.

Класифікація образів

Завдання полягає у вказівці приналежності вхідного образа (наприклад, мовного чи сигналу рукописного символу), представленого вектором ознак, одному чи декільком попередньо визначеним класам. До відомих додатків відносяться розпізнавання букв, розпізнавання мови, класифікація сигналу електрокардіограми, класифікація кліток крові. 

Кластеризация/категоризація

При рішенні задачі кластеризации, що відома також як класифікація образів "без учителя", отсутствует навчальна вибірка з мітками класів. Алгоритм кластеризации заснований на подобі образів і розміщає близькі образи в один кластер. Відомі випадки застосування кластеризации для витягу знань, стиску даних і дослідження властивостей даних. 

Апроксимація функцій

Припустимо, що мається навчальна вибірка ((x1,y1), (x2,y2)..., (xn,yn)) (пари даних вхід-вихід), що генерується невідомою функцією (x), перекрученої шумом. Завдання апроксимації полягає в перебуванні оцінки невідомої функції (x). Апроксимація функцій необхідна при рішенні численних інженерних і наукових задач моделювання. 

Пророкування/прогноз

Нехай задані n дискретних отсчетов {y(t1), y(t2)..., y(tn)} у послідовні моменти часу t1, t2,..., tn . Завдання полягає в пророкуванні значення y(tn+1) у деякий майбутній момент часу tn+1. Пророкування/прогноз мають значний вплив на прийняття рішень у бізнесі, науці і техніку. Пророкування цін на фондовій біржі і прогноз погоди є типовими додатками техніки пророкування/прогнозу. 

Оптимізація

Численні проблеми в математику, статистику, техніку, науці, медицині й економіці можуть розглядатися як проблеми оптимізації. Задачею алгоритму оптимізації є перебування такого рішення, що задовольняє системі обмежень і чи максимізує мінімізує цільову функцію. Задача комівояжера, що відноситься до класу NP-повних, являє класичний приклад задачі оптимізації. 

Пам'ять, що адресується по змісту

У моделі обчислень фон Неймана звертання до пам'яті доступно тільки за допомогою адреси, що не залежить від змісту пам'яті. Більш того, якщо допущена помилка в обчисленні адреси, то може бути знайдена зовсім інша інформація. Асоціативна пам'ять, чи пам'ять, адресуемая по змісту, доступна за вказівкою заданого змісту. Уміст пам'яті може бути викликано навіть по частковому чи вході перекрученому змісту. Асоціативна пам'ять надзвичайно бажана при створенні мультимедийных інформаційних баз даних.