Diseño: ¿ Cómo se construyen las Redes Neuronales (Neural Networks) ? 

      Se pueden realizar de varias maneras. Por ejemplo en hardware utilizando transistores a efecto de campo (FET) o amplificadores operacionales, pero la mayoría de las RN se construyen en software, esto es en programas de computación.

    Existen muy buenas y flexibles herramientas disponibles en internet que pueden simular muchos tipos de neuronas (Neurons), conexiones sinápticas (Synapses) y estructuras.

     Aspectos a considerar en la red neuronal:

Elemento básico. Neurona artificial. 
Pueden ser con salidas binarias, análogas o con codificación de pulsos (PCM). Es la unidad básica de procesamiento que se conecta a otras unidades a través de conexiones sinápticas (Synaptic Connection).

La estructura de la red. La interconexión de los elementos básicos. 
Es la manera como las unidades básicas se interconectan.

 Un ejemplo de como se combinan los aspectos mencionados es el perceptrón multicapa (Multi-Layer Perceptrón), entrenado con el algoritmo del "backpropagation".  Se  trata de una red compuesta por varios estratos de neuronas con respuestas basadas en funciones exponenciales, y cuyas conexiones sinápticas se determinan de manera de minimizar un error cuadrático medio.

Otro ejemplo es el mapa auto-organizado de Kohonen (Self-organizing Map), en el cual sólo se requiere conocer la salida del sistema.