Если размер шага очень мал, то:
Если случайные изменения весовых значений очень велики, то:
Если случайные изменения весовых значений очень малы, то:
Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то:
Если статическая сеть Хопфилда обладает большой искусственной температурой, то более вероятными становятся:
Если области связи нейронов имеют постоянный размер во всех слоях, то:
Вопрос о выборе шага при применении процедуры обучения решается следующим образом:
Пусть F - обратимая функция и F(x)=y. Если сеть встречного распространения обучена аппроксимировать эту функцию, то, если на вход подать только вектор y, на выходе мы получим:
Пусть F - обратимая функция и F(x)=y. Если сеть встречного распространения обучена аппроксимировать эту функцию, то, если на вход подать только вектор x , на выходе мы получим:
Сеть ДАП называется конкурирующей, если: