Существует огромное количество методов обучения НС, никто точно не может сказать сколько. Практически каждую неделю на свет появляются новые вариации старых методов обучения. Однако можно попытаться провести некоторую их классификацию, не особо претендующую на полную объективность.

Наиболее часто классификацию методов обучения проводят через разделение методов на методы обучения с учителем и без учителя.

В первом случае сеть заранее знает желаемые значения ее выходов в зависимости от подаваемого входного вектора, и в соответствии с этим корректирует свои весовые коэффициенты и смещения. Причем желаемые значения выходов подаются “извне”, независимо от характера ее поведения. Во втором случае сеть полностью автономна, и сама регулирует свои выходные значения, в зависимости от входа по определенному алгоритму. Большинство методов обучения жестко привязаны к архитектуре НС.

Итак, классификация методов обучения:

1. Обучение без учителя
1. Сети с обратными связями
1. Аддитивный метод Гроссберга (AG)
2. Метод шунтирования Гроссберга (SG)
3. Дискретный метод искусственного резонанса (ART1)
4. Аналоговый метод искусственного резонанса (ART2, ART2a)
5. Дискретный метод Хопфилда (DH)
6. Непрерывный (аналоговый) метод Хопфилда (CH)
7. Дискретная двунаправленная ассоциативная память (BAM)
8. Временная ассоциативная память (TAM)
9. Адаптивная двунаправленная ассоциативная память (ABAM)
10. Самоорганизующиеся карты Кохонена (SOM/TPM)
11. Обучение через конкуренцию
2. Прямонаправленные сети
1. Матрица обучения (LM)
2. Обучение с усилением (DR)
3. Линейная ассоциативная память (LAM)
4. Оптимизированная линейная ассоциативная память (OLAM)
5. Малораспределенная ассоциативная память (SDM)
6. Ассоциативная память на нечеткой логике (FAM)
7. Встречное распространение (CPN)
2. Обучение с учителем
1. Сети с обратными связями
1. Brain-State-in-a-Box метод (BSB)
2. Карта нечеткой логики (FCM)
3. Машина Больцмана (BM)
4. Обучение отжигом (MFT)
5. Повторная каскадная корреляция (RCC)
6. Квантование вектора обучения (LVQ)
7. Временное обратное распространение ошибки (BPTT)
8. Real-time повторное обучение (RTRL)
9. Расширенная вариация фильтра Кальмана (EKF)
2. Прямонаправленные сети
1. Персептрон
2. Адалин, Мадалин
3. Обратное распространение ошибки (BP)
4. Машина Cauchy (CM)
5. Метод искусственного эвристического резонанса (AHC)
6. НС запаздывания (TDNN)
7. Обратная фильтрация (Prec)
8. Artmap
9. Сеть на адаптивной логике (ALN)
10. Каскадная корреляция (CasCor)
11. Расширенный фильтр Кальмана (EKF)