vault backup: 2026-05-14 19:26:50

90 Library/11 Machine Learning/Сеть Хэмминга.md

@@ -22,6 +22,8 @@ title: Сеть Хэмминга
 
 Сеть должна выбрать эталон с минимальным расстоянием до входного сигнала. В результате активным остаётся один выходной нейрон, соответствующий выбранному образу.
 
+В отличие от [[Сеть Хопфилда|сети Хопфилда]], сеть Хэмминга не пытается восстановить полный эталонный образ. Её цель - выбрать номер или класс ближайшего образца.
+
 ![[Pasted image 20260514120654.png]]
 
 ## Архитектура
@@ -48,6 +50,8 @@ $$
 
 Ингибиторные связи постепенно подавляют менее подходящие эталоны, пока активным не останется один победивший нейрон.
 
+Первый слой нужен для начального сравнения входа со всеми эталонами. Второй слой превращает эти оценки близости в результат классификации: за счёт взаимного торможения слабые кандидаты подавляются, а сильнейший остаётся активным.
+
 ## Алгоритм функционирования
 
 На стадии инициализации весовым коэффициентам первого слоя и порогам функции активации присваиваются значения:
@@ -102,6 +106,8 @@ $$
 
 Роль первого слоя условна: после вычисления начальных значений сеть больше к нему не обращается. Поэтому первый слой можно заменить матрицей весовых коэффициентов.
 
+Это подчёркивает практический смысл сети Хэмминга: первая часть вычисляет расстояния или меры похожести, а вторая выбирает победителя.
+
 ## Связанные заметки
 
 - [[Сеть Хопфилда]]