入力空間でのグループ化の方法に従った入力ベクトルの分類を学習します。これは、自己組織化マップの隣接するニューロンが入力空間の隣接するセクションを認識するように学習するという点で、競合層とは異なります。学習を行う入力ベクトルのトポロジの両方を学習します。層内のニューロンは、最初はトポロジ関数に従って、物理的な位置に配置されます。トポロジに配置できます。ニューロン間の距離は、それらの位置から距離関数で計算されます。リンク距離が最も一般的です。(dist、linkdist、mandist、boxdist)で説明します。規則を使用して更新されます。次のように調整されます。内にあるすべてのニューロンのインデックスが含まれます。結果として、多くが与えられると、近傍のニューロンはお互いに似たベクトルを学習しています。セット全体をネットワークに与えます。このアルゴリズムは次に、各入力ベクトルに対する勝者ニューロンを決定します。その後、各重みベクトルは、自身が勝者であるか、勝者の近傍にあるような入力ベクトルすべての平均位置の方向に移動します。近傍の概念を説明するために、下の図で考えてみましょう。次元近傍を示しています。