L'architettura di una rete è definita dalle funzioni di trasferimento e apprendimento, dai pattern di connessioni e dal numero di unità.

La conoscenza della rete risiede nei pesi che connettono le unità e nelle soglie dinamiche.

Le reti Autoassociative

le reti autoassociative, quali le reti di Hopfield, sono in grado di riprodurre un pattern appreso in presenza di una forma degradata del pattern stesso: il loro scopo è quello di ricostruire i pattern in qualche modo danneggiati.

Reti ad apprendimento con supervisione

Per quanto concerne le reti supervisionate lo scopo dell'apprendimento è quello di associare input di una classe con output di una classe diversa; la memoria è costituita dall'abilità di rievocare l'output a partire dall'input.

Reti ad apprendimento senza supervisione

Le reti ad apprendimento non supervisionato, quali le reti di Kohonen: in questo caso ad essere presentati sono solo gli stimoli, mentre le risposte sono decise dalla rete; le risposte sono comunque significative, in quanto la rete riesce a cogliere alcune regolarità della classe di input, catalogandone in qualche modo gli esempi.