Парадигма обучения – это модель внешней среды, отражаемая в архитектуре сети и методы модификации весовых коэффициентов. То есть, парадигма обучения состоит из 2 частей: модели внешней среды, которая отражается в архитектуре. Это обязательно потому что у нас невозможно реализовать произвольную связь нейронов в нейронной сети, а значит надо ограничить класс решаемых задач, поэтому надо составить модель до решения задачи на нейрокомпьютере, а уже потом когда модель построена можно говорить о том, что эта архитектура нейронной сети наиболее удачно приспособлена для решения этих задач. И только когда эта предварительная часть сделана можно приступать к выбору метода модификации весовых коэффициентов по обучающей выборке.

Методы обучения(методы модификации весовых коэффициентов):

1.«с учителем», когда по обучающей выборке настраиваются весовые коэффициенты.

2. «без учителя». Нет необходимости знать правильный ответ. Обучение происходит в результате раскрытия внутренней структуры и взаимосвязей входных данных( корреляция между образами).

3. Смешанное обучение. Часть весов определяется посредством обучения с учителем, а часть весов – в процессе самообучения.