Trong phần trƣớc chúng ta đã nghiên cứu mạng nơron dẫn tiến sử dụng phƣơng pháp lan truyền ngƣợc. Trong khi mạng nơron dẫn tiến rất phổ biến thì một cấu trúc mạng khác cũng rất phổ biến là mạng Kohonen.
Mạng nơron Kohonen chỉ gồm một lớp đầu vào và lớp đầu ra. Không có lớp ẩn trong mạng. Mạng này đƣợc đặt tên bởi tên ngƣời lập ra nó Tuevo Kohonen. Mạng Kohonen khác biệt so với mạng nơron lan truyền ngƣợc dẫn tiến ở cách huấn luyện và cách nó nhớ lại một mô hình. Mạng Kohonen không sử dụng một loại hàm kích hoạt nào. Xa hơn là nó không sử dụng loại trọng số bias nào.
Đầu ra của mạng Kohonen không bao gồm đầu ra của một số nơron. Khi có một mẫu đƣợc đƣa vào mạng thì chỉ có một nơron đầu ra đƣợc lựa chọn gọi là nơron chiến thắng. Nơron chiến thắng này chính là đầu ra của mạng Kohonen. Thông thƣờng thì các nơron chiến thắng này đại diện cho các nhóm dữ liệu đƣa vào mạng Kohonen.
Điểm khác biệt quan trọng nhất giữa mạng Kohonen và mạng nơron lan truyền ngƣợc dẫn tiến là mạng nơron Kohonen học theo phƣơng pháp học không giám sát, có nghĩa là mạng nơron Kohonen thao tác với dữ liệu nhƣng đầu ra chính xác tƣơng ứng với dữ liệu vào không đƣợc chỉ định trƣớc. Sử dụng mạng mạng nơron Kohonen dữ liệu có thể đƣợc phân thành các nhóm.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Mạng nơron Kohonen đƣợc sử dụng bởi vì nó là một mạng tƣơng đối đơn giản về cấu trúc, và có thể đào tạo rất nhanh.