Вступ. 
Дослідження та обробка апаратної реалізації нейронної мережі

Дослідження в області нейронних мереж почалися в 40-і роки XX століття. Перше систематичне вивчення штучних нейронних мереж було зроблено Маккалокком і Піттсом в 1943 році. Пізніше вони досліджували мережеві парадигми для розпізнавання зображень, що піддаються зсувам і поворотам.

Основні завдання, які ставляться перед нейронними мережами, відносяться до завдань розпізнавання образів. Вони полягають в тому, щоб класифікувати вхідний образ, тобто віднести його до якого-небудь відомого мережі класу. Спочатку мережі даються еталонні образи — такі образи, належність яких до певного класу відома. Потім на вхід мережі подається деякий невідомий образ, і мережа намагається за певним алгоритмом співвіднести його з будь-яким еталонним образом. Можна сказати, що нейронні мережі проводять кластеризацию образів. Так як кластерний аналіз застосовується дослідниками ринку цінних паперів, то нейронні мережі можуть бути використані і для прогнозування вартості акцій, що є актуальним завданням, при цьому суворо нерозв’язною на даний момент.

Так само нейронні мережі можуть застосовуватися в криміналістиці (аналіз відбитків пальців) або ж для полегшення роботи правоохоронних органів у затриманні злочинців, тому що зараз вже створені такі програми, які розпізнають обличчя.

Все вищенаведене свідчить про те, що проблеми дослідження можливостей нейронних мереж і їх розвитку є актуальною на даний момент часу.