---
status: seed
type: concept
tags: []
created: 2025-12-17
updated: 2026-05-07
title: Алгоритм обучения сети Кохонена
---

# 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: $$w_{ij}(t)=w_{ij}(t-1)+\alpha(x_{i}-w_{ij}(t-1))$$
- 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