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一个弯箍机除了具有本身的拓扑结构外，还必须有相应的学习规则，才具有智能特性。人工弯箍机学习规则的根本点是通过各种方法来调整网络连接权优。以期让弯箍机能够满足各种需求。
学习算法是指针对学习问题的明确规则集合.学习类型是由参数变化发生的形式决定的，不同的学习算法对神经元的突触权值调整的表达式有所不同.没有一种独特的学习算法用于设计所有的弯箍机。选择或设计学习算法时还需要考虑弯箍机的结构及弯箍机与外界环境相连的形式。
学习方式或训练方式可分为有指导的训练和没有指导的训练.很明显，有指导的学习或训练需要“教师”.教师即是训练数据本身，不但包括抽人数据，还包括在一定输人条件下的翰出。网络根据训练数据的输人和输出来调节本身的权值.使网络的输出符合于实际的翰出。没有指导的学习过程指训练数据只有输人而没有抽出，网络必须根据一定的判断标准自行调整权值.
(I)有指导的学习
在这种学习方式中，网络将应有的艳出与实际输出数据进行比较。网络经过一些训练数据组的计算后，初随机设里的权值经过网络的调整.使得钧出更接近实际的摘出结果.所以学习过程的目的在于减小网络应有的输出与实际愉出之间的误差。这是靠不断调整权值来实现的，
对于指导下学习的网络二网络在可以实际应用之前必须进行训练。训练的过程是用一组抽人数据与相应的轴出数据翰进网络.州络根据这些数据来调整权值。这些数据组就称为训练数据组。在训练过程中.每愉入一组数据，也同时告诉网络的翰出应该是什么。网络经过训练后，若认为网络的翰出与应有的愉出间的误差达到了允许范围，权值就不再改动了.这时的网络可用新的数据去检验。
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