Обучение слоя Гроссберга

Слой Гроссберга обучается сравнительно просто. Входной вектор, являющийся выходом слоя Кохонена, подается на слой нейронов Гроссберга, и выходы слоя Гроссберга вычисляются, как при нормальном функционировании. Далее, каждый вес корректируется лишь в том случае, если он соединен с нейроном Кохонена, имеющим ненулевой выход. Величина коррекции веса пропорциональна разности между весом и требуемым выходом нейрона Гроссберга, с которым он соединен. В символьной записи это выглядит так:

vijн=vijc + β (yj- vijc)ki,

где ki- выход i-го нейрона слоя Кохонена (только для одного нейрона Кохонена он отличен от нуля); yj - j-я компонента вектора желаемых векторов.

Первоначально β берется равным 0.1 и затем постепенно уменьшается в процессе обучения.

Отсюда видно, что веса слоя Гроссберга будут сходиться к средним величинам от желаемых выходов, тогда как веса Кохонена обучаются на средних значениях входов. Обучение слоя Гроссберга- это обучение с учителем. Обучающийся без учителя самоорганизующийся слой Кохонена дает выходы в недетерминированных позициях. Они отображаются в желаемые выходы слоем Гроссберга.