Uczenie sieci thumb|upright=2.2|Ilustracja przedstawiająca trening sieci Kohonena. Niebieska plama jest rozkładem przykładów zestawu uczącego sieć, biała kropka obrazuje aktualnie wylosowany przypadek z tej dystrybucji. W pierwszej fazie (od lewej) sieć jest losowo umieszczona w przestrzeni danych. Węzeł najbliższy wylosowanemu przypadkowi (podświetlony na żółto) jest przesuwany w jego kierunku. Jego sąsiedzi także w mniejszym stopniu zmieniają swoje pozycje (ma to na celu zachowanie równomiernego rozkładu siatki). Po wielu krokach siatka ma tendencję do odwzorowania analizowanych przykładów (po prawej) Sieć uczona jest za pomocą algorytmu iteracyjnego. Na początku wagom każdego z neuronów przypisywane są losowe wartości. Następnie dla każdego obiektu ze zbioru uczącego wykonywane są następujące kroki: Wybór zwycięskiego neuronu.