diff --git a/00 Inbox/Алгоритм обучения сети Кохонена.md b/00 Inbox/Алгоритм обучения сети Кохонена.md
index ec81e6e..8722f61 100644
--- a/00 Inbox/Алгоритм обучения сети Кохонена.md	
+++ b/00 Inbox/Алгоритм обучения сети Кохонена.md	
@@ -12,4 +12,10 @@ title: Алгоритм обучения сети Кохонена
 - При инициализации всем весовым коэффициентам присваиваются небольшие случайные значения.
 - На входы подается входной образ.
 - Из всего выходного слоя выбирается нейрон-победитель, значения синапсов которого максимально подходят на входной образ.
-- Для него осуществляется подстройка весов синапсов с применением формулы
\ No newline at end of file
+- Для него осуществляется подстройка весов синапсов с применением формулы: $$w_{ij}(t)=w_{ij}(t-1)+\alpha(x_{i}-w_{ij}(t-1))$$
+- Цикл повторяется с *шага 2*, где попеременно предъявляются все образы из входного набора пока выходные значения сети не будут стабилизированы с заданной точностью.
+
+## Выбор нейрона-победителя
+- Расчет скалярного произведения вектор весовых коэффициентов с вектором входных значений (уровень входного возбуждения). Максимальное произведение дает выигравший нейрон.
+$$S_{j}=\sum\limits_{i=1}^{m}x_{i}w_{ij}=||x|| * ||w^{j}||*cos(\phi)$$
+- Расче
\ No newline at end of file