Любая логическая функция (функция, которая принимает логические входные данные и производит логический вывод) может быть представлена как нейронная сеть, потому что нейронная сеть — это математическая модель, которая может аппроксимировать любую произвольную функцию при наличии достаточного количества данных и вычислений.
Нейронная сеть состоит из нескольких слоев взаимосвязанных узлов или «нейронов», которые соединены взвешенными ребрами. Эти веса корректируются в процессе обучения на основе входных данных и желаемого результата, чтобы изучить базовый шаблон и взаимосвязь между входными и выходными данными.
Количество слоев в нейронной сети будет варьироваться в зависимости от конкретной функции, к которой она приближается, и сложности данных.