）。自组织映射与其他人工神经网络的不同之处在于它使用一个邻近函数来保持输入空间的拓扑性质。
学习算法.自组织映射中学习的目标是使网络的不同部分对输入模式有相似的响应。这部分的灵感是来自于人类大脑皮层的不同部分处理视觉、听觉或其他感官信息的方式。神经元的权重初始化为小随机值或均匀采样自两个最大的主成分特征向量范围。用后一种方法初始化，学习的速率就会更快，因为初始的权重已经是SOM权重的一个很好的近似了。必须提供给网络大量的能够实例向量来尽可能近地表示映射中期望的那些类型的向量。