Раздел 2. МОДЕЛИ НЕЙРОНОВ И МЕТОДЫ ИХ ОБУЧЕНИЯ
В соответствии с принципами функционирования биологических нейронов созданы различные математические модели, которыми в большей или меньшей степени реализуются свойства природной нервной клетки. Обобщенная схема, составляющая основу большинства таких моделей, восходит к представленной на рис. 1.3 модели МакКаллока-Питса, содержащей сумматор взвешенных входных сигналов и нелинейный блок выработки выходного сигнала нейрона, функционально зависящего от выходного сигнала сумматора. Свойства нелинейной функции, особенно ее непрерывность, оказывают определяющее влияние на выбор способа обучения нейрона (подбор весовых коэффициентов). Другим важным фактором становится выбор стратегии обучения. Можно выделить два подхода: обучение с учителем (англ.: supervised learning) и обучение без учителя (англ.: unsupervised learning).
При обучении с учителем предполагается, что, помимо входных сигналов, составляющих вектор х, известны также и ожидаемые выходные сигналы нейрона 
составляющие вектор 
(от англ. destination). В подобной ситуации подбор весовых коэффициентов должен быть организован так, чтобы фактические выходные сигналы нейрона 
принимали бы значения, как можно более близкие к ожидаемым значениям 
Ключевым элементом процесса обучения с учителем является знание ожидаемых значений 
выходного сигнала нейрона.
Если такой подход невозможен, остается выбрать стратегию обучения без учителя. Подбор весовых коэффициентов в этом случае проводится на основании либо конкуренции нейронов между собой (стратегии “Winner Takes All - WTA" (Победитель получает все) или “Winner Takes Most- WTM’ (Победитель получает больше), либо с учетом корреляции обучающих и выходных сигналов (обучение по Хеббу). При обучении без учителя на этапе адаптации нейрона мы не можем прогнозировать его выходные сигналы, тогда как при обучении с учителем результат обучения предопределен заранее благодаря априори заданным обучающим выборкам. В этом разделе книги обсуждаются наиболее репрезентативные модели, реализующие каждый из указанных подходов.
