basicamente a aprendizagem se dá pela retropropagação do erro.

a rede consiste de um conjunto de unidades sensoriais (nós de fonte) que constituem a camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas de nós computacionais e uma camada de saída de nós computacionais.

utiliza o algoritmo de retropropagação de erro para o treinamento de forma supervisionado.

o modelo de cada neurônio da rede inclui uma função de ativação não-linear.

a rede exibe um alto grau de conectividade, determinado pelas sinapses da rede.