Обучение выходной звезды
В то время как входная звезда возбуждается всякий раз при появлении определенного входного вектора, выходная звезда имеет дополнительную функцию; она вырабатывает требуемый возбуждающий сигнал для других нейронов всякий раз, когда возбуждается.
Для того чтобы обучить нейрон выходной звезды, его веса настраиваются в соответствии с требуемым целевым вектором. Алгоритм обучения может быть представлен символически следующим образом:
wi(t+1) = wi(t) + b[yi – wi(t)],
где b представляет собой нормирующий коэффициент обучения, который в начале приблизительно равен единице и постепенно уменьшается до нуля в процессе обучения.
Как и в случае входной звезды, веса выходной звезды, постепенно настраиваются над множеством векторов, представляющих собой обычные вариации идеального вектора. В этом случае выходной сигнал нейронов представляет собой статистическую характеристику обучающего набора и может в действительности сходиться в процессе обучения к идеальному вектору при предъявлении только искаженных версий вектора.
