Huấn luyện mạng: là quỏ trỡnh đào tạo mạng sao cho khả năng học và tổng quỏt hoỏ mà nú đạt được là cao nhất. Bản chất của việc huấn luyện cho mạng là ta điều chỉnh cỏc trọng số sao cho phự hợp để cú được kết quả nhận dạng chớnh xỏc nhất. Trọng số này cú thể điều chỉnh cập nhật trong suốt quỏ trỡnh huấn luyện của mạng neuron.
Học cú giỏm sỏt: Trong học cú giỏm sỏt ta được cho trước một tập vớ dụ:
gồm cỏc cặp và mục tiờu là tỡm một hàm f (trong lớp cỏc hàm được phộp) khới với cỏc vớ dụ. Núi cỏch khỏc, ta muốn tỡm ỏnh xạ mà dữ liệu đầu vào đó hàm ý, với hàm chi phớ đo độ khụng khớp giữa ỏnh xạ của ta và dữ liệu.
Học khụng cú giỏm sỏt: Trong học khụng cú giỏm sỏt, ta được cho trước một
số dữ liệu x, và hàm chi phớ cần được cực tiểu húa cú thể là một hàm bất kỳ của dữ liệu x và đầu ra của mạng, f. Hàm chi phớ được quyết định bởi phỏt biểu của bài toỏn.
Học tăng cường: Trong học tăng cường, dữ liệu x thường khụng được cho
trước mà được tạo ra trong quỏ trỡnh một agent tương tỏc với mụi trường. Tại mỗi thời điểm t, agent thực hiện hành động yt và mụi trường tạo một quan sỏt xt và một chi phớ tức thời ct, theo một quy trỡnh động nào đú (thường là khụng được biết). Mục tiờu là tỡm một sỏch lược lựa chọn hành động để cực tiểu húa một chi phớ dài hạn nào đú, nghĩa là chi phớ tớch lũy mong đợi. Quy trỡnh động của mụi trường và chi phớ dài hạn cho mỗi sỏch lược thường khụng được biết, nhưng cú thể ước lượng được. Mạng neuron nhõn tạo thường được dựng trong học tăng cường như là một phần của thuật toỏn toàn cục. Cỏc bài toỏn thường được giải quyết bằng học tăng cường là cỏc bài toỏn điều khiển, trũ chơi, và cỏc nhiệm vụ quyết định tuần tự (sequential decision making) khỏc.