朝着完全地连续、高维度、非线性的动态系统方式发展。
生物现实主义.一般而言，联结主义者的工作不需要具有生物学上的现实意义，因此缺乏神经科学的合理性。
学习.神经网路中的权重根据某些学习规则或演算法（如赫布学习）进行调整。因此，联结主义者为神经网路创建了许多复杂的学习过程。学习总是涉及修改联结权重。通常，给定的数据集由神经单元的某个子集的激活向量组成时，这些公式会涉及到数学公式，以确定权重的变化。设计基于联结主义的教学方法是近年来研究的热点。借由这种方式