Нейронная сеть Хэмминга обучена классифицировать входной сигнал B к одному из шаблонных сигналов А1, А2, А3 и А4. Весовые коэффициенты W первого слоя сети инициализированы значениями, равными половине от значений компонентов векторов шаблонных сигналов

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. Требуется рассчитать выходное значение сигнала нейрона слоя MAXNET связанного с шаблонным сигналом А1 после 3 (третьего) перехода сигналов по обратным связям.

Ответ округлить до двух знаков после запятой и записать со знаком "запятая". Например, если при расчете получилось "-12,325", то ответ надо записывать как "-12,33".

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)