La large majorité des réseaux de neurones possède un algorithme « d’entraînement » qui consiste à modifier les poids synaptiques en fonction d’un jeu de données présentées en entrée du réseau. Le but de cet entraînement est de permettre au réseau de neurones « d’apprendre » à partir des exemples. Si l’entraînement est correctement réalisé, le réseau est capable de fournir des réponses en sortie très proches des valeurs d’origines du jeu de données d’entraînement.
http://fr.wikipedia.org/wiki/Réseau_de_neurones_artificiels

Le réseau neural (100) est entraîné de sorte que les noeuds de la couche de sortie (106) sont sensibles à des cibles dans des cellules de plages correspondantes, ...
http://www.patfr.com/199906/WO9927841.html