Основные отличия обучения персептрона без учителя от обучения с учителем заключаются в том, что при первом подходе сеть самостоятельно классифицирует входные сигналы, а при втором — веса меняются так, чтобы ответы сети минимально отличались от уже готовых правильных ответов. 3

Обучение с учителем происходит на размеченных данных, где каждому входному примеру соответствует известный выход. 1 Это позволяет модели «учиться» на основе ошибок и корректировать свои веса. 1 Например, учитель предъявляет сети по очереди все цифры от 0 до 9, обучая её распознавать каждую цифру. 4

Обучение без учителя происходит на неразмеченных данных. 1 В этом случае модель пытается выявить скрытые структуры в данных, такие как кластеры или аномалии. 1 Сеть, обученная без учителя, сможет выполнять кластеризацию объектов, группируя их по признакам, определяющим свойства таких объектов. 4