そこで、こういった複雑な特徴のパターン認識では、競合学習型ニューラルネットワークによる方式が提案されている。
競合学習(Competitive learning)は、同一の入力がニューロンに送り込まれると、各々のニューロンが活性度を競い合うという側方相互作用を利用する。ニューロンは入力の異なった領域に敏感になり、競り勝ったニューロンを中心に結合強度が変わるようになり、入力を繰り返していくことによって学習を行う。
また、競合学習によって競い合うニューロンは図3.1のように、各ニューロンに抑制性を持つシナプスで相互に接続されたニューラルネットワークと等価であると考えることができる。