Wolfram语言使用神经网络的符号表示使其操作非常容易。通过获取或添加层、选择和组合子图或替换特定部分或模式，可以从另一个体系结构开始构建新的体系结构。然后可以针对各种数据对网络进行培训，以便针对特定任务进行优化。

网络培训

NetTrain公司 —从实例看网络中的列车参数

NetTrainResults对象 —代表训练中发生的事情

网络运营

NetInitialize（网络初始化） —随机初始化网络参数

NetInsertSharedArrays（网络插入共享阵列） —将网络中的所有阵列转换为共享网络阵列

网络外科

NetExtract（网络提取） —提取特定层或子图

净展开 —暴露网络的循环状态

NetReplacePart（NetReplace部件） —替换图层或图层特性

净扁平化 —展平子图等嵌套网络结构

NetJoin公司 —将一系列网组合在一起

NetRename（网络重命名） —重命名网络的层或子部分

NetAppend（网络附加）,NetPrepend（网络预处理） —在网络前后添加一个或多个层

NetTake公司  ▪  NetDrop（NetDrop）  ▪  NetInsert（网络插入）  ▪  NetDelete（网络删除）  ▪  网络替换

网络组成

网络链 —网层的链组成

NetGraph（网络图形） —网络层图

高阶网络建设

NetMap操作员 —在序列上映射

NetMap线程运算符 —多序列上的映射

NetFold操作员 —在序列元素中折叠的递归网络

NetBidirectional运算符 —双向递归网络

NetNest操作员 —多次应用同一操作

特殊培训操作员

NetPairEmbedding运算符 —训练暹罗神经网络

NetGAN操作员 —训练生成性对抗网络