Netlab 工具箱旨在为在教学、研究和应用程序开发中使用的具有良好理论基础的神经网络算法和相关模型的仿真提供必要的核心工具。 它包含许多标准神经网络仿真包中尚不可用的技术。
工具箱背后的原则比简单地编译算法列表更重要。 不应孤立使用数据分析和建模方法； 工具箱的所有部分都以连贯的方式交互，并提供了标准模式识别技术（例如线性回归和 K 最近邻分类器）的实现，以便它们可以用作评估更复杂算法的基准。 这种交互允许研究人员通过构建和重用现有软件来开发新技术，从而减少所需的工作并提高新工具的稳健性和可用性。
随附的教科书 Netlab: Algorithms for Pattern Recognition 由 Ian Nabney 编写，由 Springer 在他们的模式识别系列进展中出版：ISBN 编号为 1-85233-440-1。 更多信息可以在http://www.ncrg.asto
