Yapay sinir ağlarının verilen girdilere göre çıktı üretebilmesinin yolu ağın öğrenebilmesidir. Bu öğrenme işleminin de birden fazla yöntemi vardır. Yapay sinir ağları öğrenme algoritmalarına göre danışmanlı, danışmansız ve takviyeli öğrenme olarak üçe ayrılır.
Danışmanlı Öğrenme: Danışmanlı öğrenme sırasında ağa verilen giriş değerleri için çıktı değerleri de verilir. Ağ verilen girdiler için istenen çıkışları oluşturabilmek için kendi ağırlıklarını günceller. Ağın çıktıları ile beklenen çıktılar arasındaki hata hesaplanarak ağın yeni ağırlıkları bu hata payına göre düzenlenir. Örnek olarak buna sınıfta öğrencilere ders anlatan bir hoca verilebilir. Hoca sürekli hocalara anlatır ve anlamalarını sağlar. Öğrenciler takıldıkları yerde hocaya sorarlar ve hoca takıldıkları yerleri anlatır. Böylece öğrenciler bir hoca yardımıyla konuyu iyi anlar.
Danışmansız Öğrenme: Danışmasız öğrenmede ağa öğrenme sırasında sadece örnek girdiler verilmektedir. Herhangi bir beklenen çıktı bilgisi verilmez. Girişte verilen bilgilere göre ağ her bir örneği kendi arasında sınıflandıracak şekilde kendi kurallarını oluşturur. Örnek olarak videolu eğitim setleri verilebilir. Bir eğitim seti veriyorlar ve izliyorsunuz. Eğitim setinde anlamadığınız bir konu yer olursa kimseye soramıyorsunuz.
Destekleyici Öğrenme: Bu öğrenme yaklaşımında ağın her iterasyonu sonucunda elde ettiği sonucun iyi veya kötü olup olmadığına dair bir bilgi verilir. Ağ bu bilgilere göre kendini yeniden düzenler. Bu sayede ağ herhangi bir girdi dizisiyle hem öğrenerek hem de sonuç çıkararak işlemeye devam eder.
Örneğin satranç oynayan bir yapay sinir ağı yaptığı hamlenin iyi veya kötü olduğunu anlık olarak ayırt edememesine rağmen yine de hamleyi yapar. Eğer oyun sonuna geldiğinde program oyunu kazandıysa yaptığı hamlelerin iyi olduğunu varsayacaktır ve bundan sonraki oyunlarında benzer hamleleri iyi olarak değerlendirerek oynayacaktır. Bir diğer örnek ise aşağıdaki videoda bulunan mario oyunudur. Oyunda makine bir hamle yapıyor ve sonucunu görüyor. Birşey olmuyor ise o hamleyi başarılı algılıyor eğer yanıyor veya birşey oluyorsa hamleyi başarısız olarak algılıyor ve hamle kümesinden bir diğerini deniyor. Böylelikle sürekli defalarca kendi kendine oyunu oynuyor. En son oyunu bitirdikten sonra başarılı hamleleri kaydediyor ve onu öğreniyor. Yapay sinir ağlarında öğrenme olayı aslında bir makine öğrenmesinin en içidir. Çünkü öğrenirken veri madenciliğinde veya öğrenmede yapay sinir ağları kullanılıyor. Girdiyi ağırlıklandırıp, ağırlık uzayında çalışma yapılıyor.