Neironu tīkla sintēze, kas paredzēta noteiktu uzdevumu risināšanai, ir ļoti sarežģīta daudzpakāpju procedūra. Mūsdienu neironu tīkli pamatā paredzēti tādu uzdevumu risināšanai, kā tēlu atpazīšana, tāpēc par pirmo soli neirona tīkla veidošanā kļūst tēlu apraksts, ar kuru atpazīšanu vajadzēs nodarboties. Pie pirmās apskates tēla sarežģītību var raksturot ar tā binārā apraksta garumu - tēla attēlošanu nuļļu un vieninieku kodā. Kā likums, interesējošiem atpazīšanai paredzētiem tēliem apraksts satur simtus, tūkstošus un desmitus tūkstošus bitu. Tāpēc neironu tīkliem, kuri ir spējīgi tēlu atpazīt, jāsatur simtiem, tūkstošiem elementu ieejas slānī. Tādu tīklu realizācija aparatūras līmenī ir iespējama, bet to modelēšana programmu līmenī patērē lielus skaitļojamos resursus un ir realizējama vienīgi uz superdatoriem. Tāpēc praksē notiek tēla "pievilkšana" tādam izskatam, kurš var tikt uztverts ar saprātīgas sarežģītības pakāpes neironu tīklu. Tāda objekta “pievilkšana” ir neirona tīkla sintēzes otrais etaps. Trešais sintēzes etaps ir saistīts ar tīkla struktūras izvēli - slāņu skaits, ieejas un izejas slāņu elementu skaits, noslēpto slāņu un to elementu skaits, aktivācijas funkcijas veids. No šo parametru izvēles būs atkarīgi tādi tīkla parametri, kā apmācības ātrums, stabilu tēlu formēšanas spēja, jūtīgums uz minimālām ieejas datu izmaiņām. Jāievēro, ka daudzi neironu tīkla parametri ir savstarpēji viens otru izslēdzoši: jo lielāka tīkla apmācāmība, jo mazāka ir tā stabilitāte; jo vairāk sarežģītu tēlu spēj tīkls uztvert, jo lielāks ir elementu skaits un, attiecīgi, apmācāmības laiks. Nākošais - ceturtais sintēzes solis ir paradigmas un apmācības algoritma izvēle. Tagad literatūrā ir aprakstīti desmitiem neironu tīklu apmācības algoritmu, kas tika izveidoti dažādām struktūrām un vajadzībām. Bez salīdzinoši vienkāršiem algoritmiem, tādiem kā atgriezeniskās izplatības algoritma, eksistē daudz sarežģītāki algoritmi. Atkarībā no algoritma izvēles, apmācāmības laiks var atšķirties simtiem reižu. Tāpēc apmācāmības uzdevums, kas nav atrisināms ar vienas klases algoritmu palīdzību, izrādāms atrisināms, izvēloties apmācības algoritmu no citas klases.…
