čiastočné rekurentné neurónové siete , v ktorých je stanovená určitá pohľadávka na štruktúru a na prepojenia .

Šírenie signálu v rámci neurónových sieti môže byť veľmi rozmanité :

· synchrónne - všetky neuróny menia svoj stav do taktu (prostredníctvom synchronizačných hodín)

· sekvenčné - neuróny menia svoj stav postupne pri šírení signálu

· blok-sekvenčné - aktivizujú sa len skupiny neurónov , podľa vopred určenej stratégie

· asynchrónne - neuróny menia svoje stavy asynchrónne , teda úplne nezávisle jeden od druhého

Najjednoduchšou neurónovou sieťou je perceptrón. Perceptrón má tri vrstvy , a to :

· senzorová vrstva

· asociatívna vrstva

· výstupný neurón

Spojenie medzi senzorovou a asociatívnou vrstvou má pevné váhy , teda sa na procese učenia nezúčastňuje. spojenie medzi asociatívnou vrstvou a výstupným neurónom je prepojené synapsiami s premenlivými synaptickými váhami .

Na topológii typu perceptrón môže byť realizované principiálne kontrolované učenie rôzneho druhu. Siete s rovnakou topológiou môžu mať rozličné algoritmy učenia.