Quá trình học là quá trình hiệu chỉnh trọng số. Toàn bộ quá trình huấn luyện cho mạng nơron Kohonen bao gồm các chu kỳ lặp lại cho đến khi mức 1ỗi của mạng dƣới một mức chấp nhận đƣợc. Quá trình huấn luyện cho mạng là cạnh tranh. Với mỗi tập đầu vào sẽ tìm đƣợc một nơron chiến thắng. Trọng số của nơron chiến thắng sẽ đƣợc hiệu chỉnh, nó sẽ tác động trở lại mạnh mẽ hơn đối với đầu vào ở lần tiếp theo. Các nơron chiến thắng là khác nhau đối với các mẫu khác nhau. Khả năng nhận dạng các mẫu riêng biệt của chúng sẽ đƣợc tăng lên. Đầu tiên chúng ta xét tổng quan quá trình huấn luyện cho mạng nơron Kohonen.
Đầu tiên, ma trận trọng số đƣợc khởi tạo với các giá trị ngẫu nhiên, đƣa tập mẫu vào và tính toán tỷ lệ lỗi, hiệu chỉnh trọng số của nơron chiến thắng:
- Nếu tỷ lệ lỗi đƣợc cải thiện đáng kể thì quay trở lại tiếp tục đƣa mẫu huấn luyện vào và điều chỉnh trọng số của nơron chiến thắng rồi tính toán lại tỷ lệ lỗi xem mức cải thiện của nó nhƣ thế nào.
- Nếu tỷ lệ lỗi chỉ cải thiện rất nhỏ thì chu kỳ này sẽ đƣợc bỏ qua. Nếu điều này xảy ra thì xét xem ma trận trọng số này có tốt hơn ma trận trọng số tốt nhất từ trƣớc đến giờ không?
+ Nếu tốt hơn thì lƣu lại ma trận trọng số tốt nhất.
+ Nếu không, ma trận trọng số tốt nhất đƣợc giữ nguyên từ chu kỳ trƣớc. - Sau đó ma trận trọng số đƣợc khởi tạo lại với giá trị ngẫu nhiên và chu kỳ huấn luyện mới đƣợc bắt đầu. Chu kỳ huấn luyện mới này lại tiếp tục giống nhƣ chu kỳ trƣớc và sẽ phân tích các thời kỳ để quyết định bỏ qua hay tạo ra tập trọng số mà tạo ra mức lỗi chấp nhận đƣợc.
Nếu chúng ta tính toán lỗi nhỏ hơn mức chấp nhận đƣợc hoặc nếu số chu kỳ lặp lớn hơn số chu kỳ lặp lớn nhất cho phép thì quá trình huấn luyện hoàn thành.