El entrenamiento se realiza mediante patrones-ejemplo, siendo dos los tipos de aprendizaje: supervisado y no supervisado.
a) El aprendizaje supervisado
Se asemeja al método de enseñanza tradicional con un profesor que indica y corrige los errores del alumno hasta que éste aprende la lección. Si la red utiliza un tipo de aprendizaje supervisado debemos proporcionarle parejas de patrones entrada-salida y la red neuronal aprende a asociarlos. En terminología estadística equivale a los modelos en los que hay vectores de variables independientes y dependientes: técnicas de regresión, análisis discriminante, análisis lógit, modelos de series temporales, etc.
b) El aprendizaje no supervisado
No hay un profesor que corrija los errores al alumno; recuerda más al autoaprendizaje. El alumno dispone del material de estudio pero nadie lo controla. Si el entrenamiento es no supervisado, únicamente debemos suministrar a la red los datos de entrada para que extraiga los rasgos característicos esenciales. En terminología estadística equivale a los modelos en los que sólo hay vectores de variables independientes y buscan el agrupamiento de los patrones de entrada: análisis de conglomerados o cluster, escalas multidimensionales, etc.
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