16 Eksisteerivad ka paljud teised õpetamise algoritmid. Kui närvivõrgu ülesandeks on mingi sihifunktsiooni (veafunktsiooni) minimiseerimine, siis selleks võib kasutada erinevaid matemaatilisi aproksimeerimise arvutusmeetodeid. Näiteks, närvivõrgu parameetrite optimiseerimiseks hästi sobivad ka Newton'i meetod, Levenberg-Marquard'i meetod jne. Kui tegemist on iseorganiseeruvate võrkudega, siis neid ei saa õpetada, sest "õige" väljund on eelnevalt teadmata. Nad peavad õppima ise lähtudes etteantud kriteeriumist. Üks iseõppimise algoritmidest on Kohonen'i algoritm. 1.4.3 Kohonen'i iseorganiseerumise algoritm Kohonen'i iseorganiseeruva närvivõrgu arhitektuur on kirjeldatud peatükis 1.3.3. Vaatleme nüüd tema iseõppimiseks kasutatavat algoritmi. Ta koosneb järgmistest sammudest:
16 Eksisteerivad ka paljud teised õpetamise algoritmid. Kui närvivõrgu ülesandeks on mingi sihifunktsiooni (veafunktsiooni) minimiseerimine, siis selleks võib kasutada erinevaid matemaatilisi aproksimeerimise arvutusmeetodeid. Näiteks, närvivõrgu parameetrite optimiseerimiseks hästi sobivad ka Newton'i meetod, Levenberg-Marquard'i meetod jne. Kui tegemist on iseorganiseeruvate võrkudega, siis neid ei saa õpetada, sest "õige" väljund on eelnevalt teadmata. Nad peavad õppima ise lähtudes etteantud kriteeriumist. Üks iseõppimise algoritmidest on Kohonen'i algoritm. 1.4.3 Kohonen'i iseorganiseerumise algoritm Kohonen'i iseorganiseeruva närvivõrgu arhitektuur on kirjeldatud peatükis 1.3.3. Vaatleme nüüd tema iseõppimiseks kasutatavat algoritmi. Ta koosneb järgmistest sammudest:
annaabi.ee 
