Отличие самоорганизующихся карт Кохонена от традиционных многослойных нейронных сетей заключается в следующем:

• Структура: сеть Кохонена имеет всего два слоя: входной и выходной, в то время как многослойные нейронные сети обычно состоят из множества сенсорных элементов (входных узлов), одного или нескольких скрытых слоёв вычислительных нейронов и одного выходного слоя нейронов. 3
• Обучение: в самоорганизующихся картах Кохонена используется неконтролируемое обучение, то есть обучающее множество состоит лишь из значений входных переменных, в процессе обучения нет сравнивания выходов нейронов с эталонными значениями. 1 В то время как в многослойных нейронных сетях обычно применяется метод обратного распространения ошибки, основанный на вычислении градиента функции ошибок. 8
• Визуализация: карты Кохонена позволяют отобразить результаты работы в виде удобных для понимания карт (чаще всего двумерных), что упрощает анализ полученных данных, поиск зависимостей, прогнозирование. 5