В настоящее время существует огромное количество программных продуктов, позволяющих реализовывать нейросетевые структуры (так называемых программ-нейроимитаторов).
Рассмотрим теперь, как с помощью гибридной системы решается задача классификации, т.е. отнесение объекта, характеризующегося набором признаков, к некоторому классу.
Опишем типовой подход к построению алгоритмов обучения и использования гибридных нейронных сетей.
Каждая разновидность систем искусственного интеллекта имеет свои особенности, например, по возможностям обучения, обобщения и выработки выводов, что делает ее наиболее пригодной для решения одного класса задач и менее пригодной — для другого.