Для написания нейронных сетей чаще всего используются высокоуровневые языки программирования, такие как Python, R и Matlab. Однако, можно также использовать более низкоуровневые языки, такие как C++, Java и C#, но это требует большего уровня экспертизы и времени.
Python является одним из самых популярных языков программирования для работы с нейронными сетями. Он обладает большим количеством библиотек и фреймворков для машинного обучения, таких как TensorFlow, Keras, PyTorch и Scikit-learn, что делает разработку нейронных сетей более удобной и эффективной.
R также широко используется в академических кругах для работы с нейронными сетями, так как он предоставляет мощные инструменты для статистического анализа данных. Matlab часто применяется в инженерных и научных исследованиях, так как он предлагает обширный функционал для численных расчетов и визуализации данных.
Таким образом, можно сказать, что нейронные сети могут быть написаны на различных языках программирования, но Python является одним из наиболее популярных и удобных выборов для этой цели.