Первая итерация

5.1. Задают начальное значение вектора весовых коэффициентов (ком-понент вектора) выбранного нейрона. Как правило на первом шаге значени-ям компонент весового вектора присваивают небольшие случайные значения в пределах от 0 до 1. (Так как в процессе обучения начальные значения кор-ректируются, то эти начальные значения могут быть выбраны одинаковыми для всех нейронов.)

5.2. На вход сети подается сигнал, характеризующий образ, для распоз-навания которого служит выбранный нейронный элемент.

5.3. С учетом заданного начального значения весового вектора для этого сигнала определяется сетевая функция

net´_i(μ)= ,

где в качестве текущих значений составляющих весового вектора

выбираются их начальные значения.

5.4. Определяется ошибка обучения в соответствии с (24).

5.5. Полученное значение ошибки обучения сравнивается с максималь-но допустимой ошибкой δ_{max пол}. Если δ_{max пол}, то коррекция на-чальных значений составляющих вектора весовых коэффициентов не про-изводится и текущему значению вектора весовых коэффициентов присваи-вается начальное значение, то есть . Если δ_{max пол}, то производится первая коррекция весового вектора в соответствии с выра-жением

 

,

где - значение вектора весовых коэффициентов после первой коррек-ции,

- начальное значение вектора весовых коэффициентов,
определяется в соответствиис выражением(23).

5.6. На вход сети подается сигнал, характеризующий второй (меша-ющий) образ, на который реакция данного нейрона должна быть нулевой.

5.7. С учетом скорректированного значения весового вектора для этого сигнала определяется сетевая функция

net´_i(μ)= ,

где в качестве текущих значений составляющих весового вектора

выбираются их скорректированные значения.

5.8. Определяется ошибка обучения в соответствии с (24).

5.9. Полученное значение ошибки обучения сравнивается с макси-мально допустимой ошибкой δ_{max меш}. Если δ_{max меш}, то кор-рекция значений составляющих вектора весовых коэффициентов не производится и текущему значению вектора весовых коэффициентов при-сваивается значение, полученное на предыдущем шаге, то есть . Если δ_{max меш}, то производится вторая коррекция коррекция весового вектора в соответствии с выражением

 

,

где - значение вектора весовых коэффициентов после второй коррек-ции,

- значение вектора весовых коэффициентов после первой коррек-ции.
определяется в соответствиис выражением(23).

5.10. Процедуры 5.6 – 5.9 повторяются для всех мешающих для дан-ного нейрона сигналов.

5.11. Если для всех шагов (как при входном полезном сигнале, так и при входных мешающих сигналах) величина ошибок меньше предельно допус-тимых (то есть конечное значение весового вектора соответствует начально-му значению), то процесс обучения нейрона заканчивается. Если хотя бы на одном шаге производилась коррекция вектора весовых коэффициентов, то осуществляется переход ко второй итерации.