Фундаментальным свойством биологических нейронных сетей является способность к обучению. Самой интересной особенностью того, что есть на практике является возможность самообучения.

Процесс обучения состоит из:

1. Настройка(выбор архитектуры сети). Когда возникает биологическая нейронная сеть, то там выбора архитектуры нет. Здесь мы вынуждены выбирать архитектуру, потому что реализация связей каждого нейрона с каждым является технически нереализуемой задачей.

2. Настройка весов по обучающей выборке, где обучающую выборку представляют в виде множества упорядоченных пар О=?(X,R)?, где X – это входной вектор нейронной сети, а R – это тот результат, который должен быть, когда этот входной вектор подан. Обучение состоит из предъявления образов и тот результат, который должен быть на выходе.

3. Итеративная подстройка весовых коэффициентов.

Замечание 1(плохое): биологические нейронные сети в процессе обучения-функционирования изменяют свою архитектуру, что в искусственных нейронных сетях отсутствует напрочь.

Замечание 2(хорошее): свойство сети обучаться на примерах делает их привлекательными по сравнению с системами у которых правила функционирования формируются заранее экспертами.