В Хеббовском и производных от него алгоритмах обучения активность выходных нейронов стремится быть по возможности более независимой друг от друга. Напротив, в соревновательном обучении, к рассмотрению которого мы приступаем, выходы сети максимально скоррелированы: при любом значении входа активность всех нейронов, кроме т.н. нейрона-победителя одинакова и равна нулю. Такой режим функционирования сети называется победитель забирает все.
Нейрон-победитель (с индексом
Количество нейронов в соревновательном слое определяет максимальное разнообразие выходов и выбирается в соответствии с требуемой степенью детализации входной информации. Обученная сеть может затем классифицировать входы: нейрон-победитель определяет к какому классу относится данный входной вектор.
В отличае от обучения с учителем, самообучение не предполагает априорного задания структуры классов. Входные векторы должны быть разбиты по категориям (кластерам) согласуясь с внутренними закономерностями самих данных. В этом и состоит задача обучения соревновательного слоя нейронов.