Обучающий алгоритм обратного распространения - часть 8

$\Delta w_{pq,k}(n+1)=(1-\alpha)\delta_{q,k}OUT_{p,j}+\alpha\Delta w_{pq,k}(n).$

Затем вычисляется изменение веса

$w_{pq,k}(n+1)=w_{pq,k}(n)+\eta\Delta w_{pq,k}(n+1),$

где

$\alpha$

— коэффициент сглаживания, варьируемый в диапазоне от 0,0 до 1,0. Если

$\alpha$

равен 1,0, то новая коррекция игнорируется и повторяется предыдущая. В области между 0 и 1 коррекция веса сглаживается величиной, пропорциональной

$\alpha$

. По-прежнему,

$\eta$

является коэффициентом скорости обучения, служащим для управления средней величиной изменения веса.