do rozwiązywania wielu zadań z dziedziny przetwarzania sygnałów, klasyfikacji, rozpoznawania i diagnostyki muszą działać według określonych algorytmów. Algorytmy ANN zawarte są przede wszystkim w strukturze połączeń elementów sieci neuronowej, w parametrach tych połączeń (wagi) oraz w metodzie uczenia. Uczenie sieci neuronowej polega na zadawaniu jej zadań, dla których "nauczyciel" zna poprawne rozwiązania i korygowaniu jej parametrów w celu uzyskiwania zgodności z oczekiwanym (znanym) wynikiem. Najogólniej rzecz ujmując, ideę uczenia można przedstawić następująco:<br>a) w procesie uczenia na wejścia sieci ANN podawane są wartości sygnałów wejściowych &lt;gap&gt; będące reprezentacją parametryczną zadania rozwiązywanego przez sieć ANN,<br>b)na podstawie porównania uzyskanych wyników (rozwiązań) na