2014-02-02
601
Шаг 1: Инициализация
Для исходных векторов синоптических весов 
выбирается случайные значения.
Единственное требование здесь, это различие векторов для разных значений j = 1,2,3,….M, где М- это общее количество нейронов решётки.
При этом амплитуду значений рекомендуется сохранять малой.
Шаг 2: Подвыборка
Выбирается вектор 
из входного пространства с определённой вероятностью. Он представляет собой возбуждение, которое применяется к решётке нейронов. Размерность вектора 
Шаг 3: Поиск максимального подобия.
На шаге k находится наиболее подходящий (победивший) нейрон i, применяя критерий минимума, Евклидово расстояние
; (14)
j = 1,2,3…M
Шаг 4: Коррекция
В соответствии с формулой (8), корректируются векторы синоптических весов всех нейронов.
(15)
где 
(этто) – параметр скорости обучения
- функция соседства
Оба этих параметра динамически изменяются в течении обучения с целью получения результата.
Шаг 5: Продолжение.
Возвращаемся к шагу 2, вычисления продолжаются до тех пор, пока на карте признаков не перестанут происходить заметные изменения.
