Д^Дх*разница значений х, и хк на двух итерациях. Шаг 8. Вычисление новых значения нейронов с учетом учета противоречия в конкуренции: Шаг 9. Если значения нейронов не превышают установленного порога, то окончание алгоритма. Иначе продолжается изменение весов и пересчет значений (переход к шагу 4). Алгоритм является итерационным. Он используется для установления наиболее конкурентных связей в нейронной сети. Проводилось сравнение точности работы нескольких видов нейронных сетей обученных различными методами. 130 |
Шаг 7. Исследование значений нейронов на противоречие в конкуренции: k*t, I>О, *5=1 in где Wlk обновление значения W' значение W на предыдущей итерации, Д/д ~х,-хк. Шаг 8. Вычисление новых значения нейронов с учетом противоречия в конкуренции: K+I, Шаг 9. Если значения нейронов не превышают установленного порога, то окончание алгоритма, иначе переход к шагу 4. Алгоритм является итерационным. Он используется для установления наиболее конкурентных связей в нейронной сети, представленной на рисунке 3.11. Проводилось сравнение точности работы нескольких видов нейронных сетей обученных различными методами. 99 |