визначення структури мережі (типу зв’язків та кількості шарів);

визначення структури мережі (типу зв’язків, кількості шарів) та параметрів мережі (кількості нейронів у шарах, значення ваги зв’язків, параметрів функції активації);

визначення параметрів мережі (значення ваги зв’язків та параметрів функції активації);

визначення структури мережі (типу зв’язків та кількості шарів) та параметрів мережі (значення ваги зв’язків та параметрів функції активації);

визначення параметрів мережі (кількості нейронів у шарах та значення ваги зв’язків);

метод навчання асоціативної пам’яті

векторне квантування

   метод зворотного поширення помилки

метод прямого поширення помилки

алгоритм Больцмана;

корекція помилки або правило Хебба

лише корекція помилки;

лише правило Хебба;

лише навчання методом змагання;

навчання Больцмана або правило Хебба;

при кожному розрахунку потрібного значення на виході;

визначення структури мережі (типу зв’язків, кількості шарів) та параметрів мережі (кількості нейронів у шарах, значення ваги зв’язків, параметрів функції активації);

визначення структури мережі (типу зв’язків та кількості шарів) та параметрів мережі (значення ваги зв’язків та параметрів функції активації);

неперервно;

за один прохід;

метод навчання асоціативної пам’яті

векторне квантування

проекція Саммона

алгоритм Больцмана

метод зворотного поширення помилки

із тренером

із учнем

змішана

без вчителя

із вчителем

зважений граф, у якого вершини – шари нейронів, а ребра – зв’язки

зважений граф, у якого вершини – зв’язки, ребра – шари, включаючи вхідний шар;

зважений граф, у якого вершини – нейрони, ребра – шари, включаючи вхідний шар

зважений граф, у якого вершини – нейрони, ребра – шари, не включаючи вхідний шар

зважений граф, у якого вершини – нейрони, а ребра – зв’язки