Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Шаблонные сигналы: А1=(-1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, -1) А2=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1) А3=(-1, -1, +1, -1, -1,

Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети при настройке инициализированы значениями равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов (A1, A2, A3, A4). Смещение нейронов первого слоя равно 0,5n, где n - размерность вектора В. Весовые коэффициенты E отрицательных обратных связей равны [(1/m)-0,1], где m - количество нейронов первого слоя. Определить сколько раз потребовалось передать сигналы по обратным связям в сети MAXNET для того, чтобы классифицировать входной сигнал В к одному из шаблонов.

Исходные данные:

А1=(-1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, -1, +1, -1, -1)

А2=(-1, +1, +1, -1, -1, -1, +1, -1, +1, +1, +1)

А3=(-1, -1, +1, -1, -1, -1, +1, +1, +1, -1, +1)

А4=(+1, -1, -1, +1, +1, -1, +1, -1, +1, -1, +1)

B=(+1, -1, -1, -1, +1, -1, -1, +1, +1, -1, +1)