Depends on the word "similar". Most neural networks are based of a very simple code... infact... I'll go grab one from when I wrote a neural network to recognize hand written digits:

    function g = sigmoid(z)
        g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));
    end

That is the activation function for each "neuron" in the network. z is the input, and g is the output.

Each neuron receives an input, which then produces an output, and then that output is fed into the next neuron in the network, and that goes on and on. In "deep learning" usually 5, 6, 7 or 8 times, while in typical neural networks, it might just happen twice, with an input layer that receives data from the image your presenting, a "hidden layer" of neurons, and then an output layer. In the case of my code to recognize hand written digits, there were about 200 input neurons (one for each pixel in the input image), I think about 20 neurons in the hidden layer, and then 10 neurons in the output layer. The neuron that was activated the most then said which number it was (i.e. if the 2nd neuron in the output layer was the most active, then the input was a 2).

On the other hand, there are so called "neuromorphic chips". Specifically designed hardware, realized with typical electronic components, transistors, resistance and capacitors, that have been designed to function like neural circuits. IBM have made some, and so have various other companies. This are of course very specific, and difficult to use. (i.e. anyone who can program can write programs for any personal computer, but these pieces of hardware require specific programming for each type of chip). 


&quot;සමාන&quot; යන වචනය මත රඳා පවතී. බොහෝ ස්නායුක ජාල ඉතා සරල කේතයක් මත පදනම් වේ... infact... අතින් ලියන ලද ඉලක්කම් හඳුනා ගැනීම සඳහා මම ස්නායුක ජාලයක් ලිවූ දා සිට එකක් ගන්නම්: ශ්‍රිතය g = sigmoid(z) g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z)); end එය ජාලයේ එක් එක් &quot;නියුරෝන&quot; සඳහා සක්‍රීය කිරීමේ ශ්‍රිතයයි. z යනු ආදානය වන අතර g යනු ප්‍රතිදානයයි. සෑම නියුරෝනයකටම ආදානයක් ලැබේ, එය ප්‍රතිදානයක් නිපදවයි, පසුව එම ප්‍රතිදානය ජාලයේ ඊළඟ නියුරෝනයට පෝෂණය වේ, එය දිගටම පවතී. &quot;ගැඹුරු ඉගෙනීම&quot; තුළ සාමාන්‍යයෙන් 5, 6, 7 හෝ 8 වතාවක්, සාමාන්‍ය ස්නායුක ජාල වල, එය දෙවරක් සිදු විය හැක, ඔබ ඉදිරිපත් කරන රූපයෙන් දත්ත ලැබෙන ආදාන ස්තරයක්, නියුරෝනවල &quot;සැඟවුණු ස්ථරයක්&quot; සහ පසුව ප්රතිදාන ස්ථරයක්. අතින් ලියන ලද ඉලක්කම් හඳුනා ගැනීම සඳහා මගේ කේතයේ දී, ආදාන නියුරෝන 200 ක් පමණ (ආදාන රූපයේ එක් එක් පික්සලයක් සඳහා එකක්), සැඟවුණු ස්ථරයේ නියුරෝන 20 ක් පමණ ද, පසුව ප්රතිදාන ස්ථරයේ නියුරෝන 10 ක් පමණ ද විය. වැඩිපුරම සක්‍රිය වූ නියුරෝනය එය කුමන අංකයක් දැයි කීවේය (එනම් ප්‍රතිදාන ස්ථරයේ 2 වන නියුරෝනය වඩාත් ක්‍රියාකාරී නම්, ආදානය 2 වේ). අනෙක් අතට, ඊනියා &quot;නියුරෝමෝෆික් චිප්ස්&quot; ඇත. විශේෂිතව නිර්මාණය කරන ලද දෘඩාංග, සාමාන්‍ය ඉලෙක්ට්‍රොනික උපාංග, ට්‍රාන්සිස්ටර, ප්‍රතිරෝධය සහ ධාරිත්‍රක සමඟින් අවබෝධ කර ඇති අතර ඒවා ස්නායුක පරිපථ මෙන් ක්‍රියා කිරීමට නිර්මාණය කර ඇත. IBM විසින් සමහරක් සාදා ඇති අතර තවත් විවිධ සමාගම් ද ඇත. ඇත්ත වශයෙන්ම මෙය ඉතා විශේෂිත වන අතර භාවිතා කිරීමට අපහසු වේ. (එනම් ක්‍රමලේඛනය කළ හැකි ඕනෑම අයෙකුට ඕනෑම පුද්ගලික පරිගණකයක් සඳහා වැඩසටහන් ලිවිය හැක, නමුත් මෙම දෘඪාංග කැබලිවලට එක් එක් චිප් වර්ගය සඳහා නිශ්චිත ක්‍රමලේඛනය අවශ්‍ය වේ). 

