本章相对详细地描述了各种类型的人工神经网络系统。它是本章旨在详细描述先进的人工神经网络系统，如以便于实施。前几节专门介绍无重量神经网络。接下来是加权神经系统部分。两个随后介绍了先进的贝叶斯网络。的最后一部分第章解释了人工神经网络的动力学以及如何评估人工神经网络。本章对典型的高级神经网络进行了相对广泛的描述各类人工神经网络系统。
关键词： 调整,反向传播,玻尔兹曼分布,有条件的可能性,部门,增强概率收敛网络（EPCN）,广义似然比检验（GLRT）,亥姆霍兹机器,内核功能,Kullback-Leibler散度,合并,最小描述长度,混合密度网络（MDN）,多分类器,多专家系统,多-分层感知器（MLP）,概率收敛网络（PCN）,随机存取存储器（RAM）,平方误差,Wald测试。
