Le reti neurali artificiali possono essere classificate in base a diversi criteri:

1. single-layer e multi-layer
2. numero di neuroni per ogni hidden layer (tipicamente 8)

1. funzione di attivazione
2. lineare e non lineare (soglia, sigmoid, gaussiana, softmax)

1. architettura della rete (schema delle connessioni, tipo di collegamento tra percettroni)

1. paramentri per addestramento (luglio 2015)
2. paradigmi di addestramento (luglio 2015)
3. problemi e applicazioni su cui utilizzare le reti neurali

1. Classificazione in base a k oggetti vicini

kernel perceptron