Обычно узлы в нейронной сети сгруппированы по слоям: имеются входной и выходной слои, а между ними — один скрытый слой или более. Каждый узел в слое (за исключением выходного слоя) соединяется с каждым узлом из следующего слоя, и каждому соединению соответствует весовой коэффициент. Во время процесса обучения алгоритм подбирает веса таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказаний. Благодаря подобной архитектуре нейронная сеть способна выявлять паттерны даже в сложных входных данных.