前章で述べたとおりニューロン単体の機能はごく単純で、一つのニューロンの動作だけでは その能力は限られている。しかし、これらのニューロンが集まって互いに結合し合うことで パターン認識から相関学習、パターンの検出や探索など、多様な機能を持ち 反応を示すようになるわけである。
その際、目的に応じてニューロンは互いに結合されるわけであるが、これをネットワークと してモデル化する場合、その形態は以下の二つに大別できる。
これらのモデルにおける大きな相違点は、ニューラルネットワーク内部における フィードバック結合の有無である。前者ではこれを含んでいるが、後者では含んでいない。 また、これらを複合させたネットワークモデルも目的によっては使われている。