Нейроны типа WTA
Нейроны типа WTA (Winner Takes All — "Победитель получает все") имеют входной модуль в виде адаптивного сумматора. Выходной сигнал
-го сумматора определяется по формулеПо результатам сравнения сигналов
отдельных нейронов победителем признается нейрон, у которого
оказался наибольшим. Нейрон-победитель вырабатывает на своем выходе состояние 1, а остальные (проигравшие) нейроны переходят в состояние 0.Для обучения нейронов WTA учитель не требуется. На начальном этапе случайным образом выбираются весовые коэффициенты
каждого нейрона, нормализуемые относительно 1 по формулеПосле подачи входного вектора
, компоненты которого нормализованы по формулеопределяется победитель этапа. Победитель переходит в состояние 1, что позволяет произвести уточнение весов его входных линий
по правилуПроигравшие нейроны формируют на своих выходах состояние 0, что блокирует процесс уточнения их весовых коэффициентов.
Выходной сигнал
-го нейрона может быть описан векторным отношениемПоскольку
, значениеопределяется углом между векторами
и . Поэтому победителем оказывается нейрон, вектор весов которого оказывается наиболее близким текущему обучающему вектору . В результате победы нейрона уточняются его весовые коэффициенты, значения которых приближаются к значениям текущего обучающего вектора .Следствием конкуренции нейронов становится самоорганизация процесса обучения. Нейроны уточняют свои веса таким образом, что при предъявлении группы близких по значениям входных векторов победителем всегда оказывается один и тот же нейрон. Системы такого типа чаще всего применяются для классификации векторов.