Обучение без учителя влияет на структуру нейронной сети следующим образом: в процессе обучения на неразмеченных данных сеть учится обнаруживать внутренние структуры, шаблоны и отношения в данных без явных целевых выходных данных. 2

Алгоритмы обучения без учителя корректируют весовые коэффициенты таким образом, чтобы нейросеть могла из схожих по некоему принципу данных на входе выдать результат, обнаруживающий другие взаимосвязи и закономерности между этими данными. 3

В результате обучения без учителя параметры (веса) нейронной сети обновляются таким образом, чтобы лучше отражать структуру данных. 5 Это позволяет нейросети узнавать представления, которые собирают важную информацию и облегчают последующие задачи, такие как обнаружение аномалий, сжатие данных и системы рекомендаций. 2