Wolfram言語では記号表現を使うとニューラルネットワークの操作が非常に容易になる．既存の構造から始めて，層を取り出したり加えたり，サブグラフを選択したり組み合せたり，特定の部分やパターンを置き換えたりして新しい構造が構築できる．その後，ネットワークをさまざまなデータについて訓練して特定のタスクに最適化できる．

ネットワークの訓練

NetTrain — ネットワークのパラメータを例から訓練する

NetTrainResultsObject — 訓練で何が起こったのかを表す

ネットワークの操作

NetInitialize — ネットワークのパラメータをランダムに初期化する

NetInsertSharedArrays — ネットワーク内の全ての配列を共有ネットワーク配列に変換する

ネットワークの処置

NetExtract — ネットワークから特定の層やサブグラフを抽出する

NetUnfold — ネットの再帰状態を公開する

NetReplacePart — 層や層の特性を置き換える

NetFlatten — サブグラフ等のネストしたネットワーク構造を平坦化する

NetJoin — 一連のネットワークを繋げ合せる

NetRename — ネットワークの層やサブパートの名前を変更する

NetAppend，NetPrepend — ネットワークの前後に層を1つまたは複数加える

NetTake  ▪  NetDrop  ▪  NetInsert  ▪  NetDelete  ▪  NetReplace

ネットワークの構造

NetChain — ネットワーク層の鎖構造

NetGraph — ネットワーク層のグラフ

より高次のネットワークの構造

NetMapOperator — シーケンスにマップする

NetMapThreadOperator — 複数のシーケンスにマップする

NetFoldOperator — シーケンスの要素を累積適用する回帰型ネットワーク

NetBidirectionalOperator — 双方向回帰型ネットワーク

NetNestOperator — 同じ操作を複数回適用する

特別な訓練操作

NetPairEmbeddingOperator — シャム(Siamese)ニューラルネットワークを訓練する

NetGANOperator — 敵対的生成ネットワーク(GAN)を訓練する