start: Then-dimensional weight vect

start: Then-dimensional weight vectorsw1,w2, . . . ,wm of the m computing
units are selected at random. An initial radius r, a learning constant
η, and a neighborhood function φ are selected.
step 1 : Select an input vector ξ using the desired probability distribution over
the input space.
step 2 : The unit k with the maximum excitation is selected (that is, for which
the distance between wi and ξ is minimal, i = 1, . . .,m).
step 3 : The weight vectors are updated using the neighborhood function and
the update rule
wi ← wi + ηφ(i, k)(ξ − wi), for i = 1, . . .,m.
step 4 : Stop if the maximum number of iterations has been reached; otherwise
modify η and φ as scheduled and continue with step 1.

Kết quả (Việt) 1:

bắt đầu: chiều đó trọng lượng vectorsw1, w2,..., wm của m máy tínhđơn vị được lựa chọn ngẫu nhiên. Một ban đầu bán kính r, một hằng số học tậpΗ, và một khu phố hàm φ được chọn.Bước 1: chọn một ξ đầu vào véc tơ bằng cách sử dụng phân bố xác suất mong muốn hơnđầu vào không gian.Bước 2: k đơn vị với kích thích tối đa được chọn (có nghĩa là, màkhoảng cách giữa wi và ξ là tối thiểu, tôi = 1,..., m).Bước 3: vector trọng lượng được cập nhật bằng cách sử dụng chức năng khu phố vàquy tắc Cập NhậtWi ← wi + ηφ (i, k)(ξ − wi), cho tôi = 1,..., m.Bước 4: ngừng nếu đã đạt đến số tối đa của lặp đi lặp lại; Nếu khôngSửa đổi η và φ như dự định và tiếp tục với bước 1.

Kết quả (Việt) 2:

bắt đầu: vectorsw1 cân Sau đó, chiều, w2,. . . , wm của m toán
đơn vị được lựa chọn ngẫu nhiên. An r ban đầu bán kính, một hằng số học
η, và φ chức năng khu vực được lựa chọn.
Bước 1: Chọn một vector đầu vào ξ bằng cách sử dụng phân phối xác suất mong muốn trên
không gian đầu vào.
Bước 2: Các đơn vị k với các kích thích tối đa được chọn (mà là, mà
khoảng cách giữa wi và ξ là tối thiểu, i = 1, m)....
bước 3: Các vector trọng được cập nhật bằng cách sử dụng chức năng khu dân cư và
các nguyên tắc cập nhật
wi ← wi + ηφ (i, k) (ξ - wi), i = 1,. . ., m.
Bước 4: Dừng nếu số lần lặp đã đạt được; nếu không
sửa đổi η và φ theo kế hoạch và tiếp tục với bước 1.